原始名称记载: 岱特智能科技（上海）有限公司

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。

本发明提供了一种基于循环神经网络的糖尿病异常指标预警系统与方法。该系统包括：数据采集模块，负责从患者的健康监测设备中收集包括血糖、心率、血压、体重、体脂、运动量、睡眠质量和心率变异性在内的多种健康数据；数据预处理模块，对采集到的健康数据进行去噪、归一化处理，并检测和修正异常值；特征提取模块，从预处理后的健康数据中提取时间序列特征、统计特征和主成分特征；卷积门控递归神经网络模型模块，分析提取的特征；预警生成模块，根据预测结果生成预警信息。通过该系统和方法，能够实现对糖尿病患者多维健康数据的实时监测和异常指标的早期预警，有助于提高糖尿病管理的效果和患者的生活质量。