本发明提供了人工智能的急性肾损伤的早期预测方法和装置，包括：获取各类原始参数，对各类原始参数进行数据清洗和特征提取，得到特征参数；将特征参数通过遗传算法与随机森林算法，得到各个时间段急性肾损伤AKI的发展状态；获取AKI的状态点；根据各个时间段AKI的发展状态通过蒙特卡罗树与强化学习算法确定各个时间段AKI的奖励值，并将各个时间段AKI的奖励值赋予到AKI的状态点上；将各个时间段AKI的奖励值与各类原始参数通过随机森林算法，预测各个时间段之后的AKI的发病概率，可因此更早并准确地预测AKI的发生，建立人工智能介入早期预测模式。
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“人工智能的急性肾损伤的早期预测方法和装置” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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