基于机器学习的急危重症辅助评估系统

本发明涉及智能医疗评估技术领域，具体为基于机器学习的急危重症辅助评估系统，系统包括：数据整合与特征提取模块采集急危重症患者的医疗数据，将医疗数据转换为时间序列，分析时间序列中的医疗数据变化信息，并将医疗数据变化信息作为与患者病情关联的医疗指标，通过对不同医疗指标进行筛选，根据筛选结果生成当前重症患者的关键特征数据集。本发明中，通过对医疗数据进行实时采集并转换为时间序列，对缺失数据进行填补和分析医疗指标的动态变化，能够有效提取患者关键特征数据集。结合极端数据点在时间序列内的分布状态及其变化区间的记录，实现了更加直观和细致的异常数据分析。