一种重症卒中患者感染风险动态预测模型

本发明属于人工智能技术领域，具体为一种重症卒中患者感染风险动态预测模型。具体步骤包括：首先根据临床经验和文献检索确定特征变量，提取数据；其次对数据进行规范化、进行缺失值处理和异常值处理；然后进行单因素逻辑回归分析，筛选出与感染具有相关性的变量；最后利用LSTM算法结合Dropout方法构建模型对重症卒中患者感染风险进行动态预测。利用本发明的方法，可以找到重症卒中患者感染风险相关的危险因素，预测感染风险，具有较好的准确性。