基于出血性脑卒中的临床智能诊断和治疗模型

摘要

针对出血性脑卒中这一脑血管破裂引发的严重医疗事件，深入分析急性期患者神经功能损害与高死亡率的影响因素；通过收集和分析出血性脑卒中患者的临床数据，探讨了脑水肿变化、治疗条件与改良兰金量表(MRS)评分之间的相互关系，以提供更加精准的临床建议。为了解决血肿扩张预测、水肿体积变化规律和患者预后轨迹预测这三个关键问题，创建了HemExPred、EdemaVolReg和PredictisPred三种模型。利用机器学习技术，确定了与血肿扩大事件紧密相关的特征，并通过弹性网络方法验证了这些特征的有效性；同时，应用多项式回归和层次聚类分析揭示了水肿体积变化的复杂动力学过程；最终，借助树外回归模型的先进分析能力，成功预测了患者的预后情况，并确认了血肿体积、水肿体积和年龄对患者预后的关键影响。

关键词

出血性脑卒中 / 树外回归模型 / 弹性网络 / 多项式回归 / 血肿体积