一种基于机器学习的心血管病患透析方案生成方法

本发明公开了一种基于机器学习的心血管病患透析方案生成方法，通过分析患者数据生成个性化透析方案，提高患者的治疗效果和生活质量。该方法包括数据采集与预处理、模型选择与训练、生成透析方案三个步骤。数据采集与预处理阶段：获取病患信息，进行清洗、缺失值填补和标准化处理。模型选择与训练阶段：使用随机森林模型对预处理数据进行训练，分析患者个体特征，输出透析参数，通过加权机制和特征子集增强鲁棒性和解释性，并将透析参数离散化处理，适用于随机森林模型预测。本发明解决了现有技术中个性化不足、数据质量问题和模型鲁棒性差等问题，为心血管病患提供精准个性化透析方案，具有显著临床应用价值。