基于机器学习的双J管被膜菌感染风险用药决策支持方法

本申请涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及基于机器学习的双J管被膜菌感染风险用药决策支持方法，旨在解决双J管留置被膜菌感染风险评估不精准及用药决策经验化的问题。本发明通过采集多维度数据并进行特征工程，构建预测感染风险、病原菌及药物疗效的机器学习模型，结合知识库与规则引擎，提供个性化用药建议与可视化决策支持。通过采用上述方案，本发明能够实现精准风险预测、优化药物疗效评估，确保用药合理性与安全性，提升临床决策效率。