2023年华为杯数学建模研赛E题思路：出血性脑卒中临床智能诊疗建模

出血性脑卒中临床智能诊疗建模的目标是通过对真实临床数据的分析，研究血肿扩张风险、血肿周围水肿发生及演进规律，并结合临床和影像信息，预测出血性脑卒中患者的临床预后。该建模过程可以基于医学影像技术和人工智能技术进行处理和分析。

在建模过程中，可以探索以下问题：
1. 哪些因素与血肿扩张风险相关？
2. 如何利用真实临床数据和影像信息来研究血肿周围水肿的发生和演进规律？
3. 如何结合患者个人信息、治疗方案和预后等数据，构建智能诊疗模型？
4. 如何明确导致出血性脑卒中预后不良的危险因素？
5. 如何实现精准个性化的疗效评估和预后预测？

相关问题

2023数学建模研赛华为杯E题思路-出血性脑卒中临床智能诊疗建模

引用中提到，该题目需要通过对真实临床数据的分析来研究血性脑卒中患者血肿扩张风险、血肿周围水肿发生及演进规律，并预测患者的临床预后。可以建立数学模型，并使用评价类算法如灰色综合评价法、模糊综合评价法来对各个指标建立联系。

因此，在解决这个问题时，你可以通过以下步骤来进行建模和预测:

1. 收集真实临床数据，包括血性脑卒中患者的相关信息，如年龄、性别、病史等，以及与血肿扩张风险、血肿周围水肿发生及演进相关的指标数据，如血肿大小、血肿位置、出血量等。

2. 进行数据预处理，包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测等，确保数据的质量和完整性。

3. 建立数学模型，可以考虑使用机器学习算法，如BP神经网络、RBF神经网络、感知器神经网络等，以及其他算法如K近邻算法等。这些模型可以通过训练来学习临床数据的规律，并预测患者的临床预后。

4. 使用评价类算法，如灰色综合评价法、模糊综合评价法，将各个指标建立联系，以综合评估血肿扩张风险、血肿周围水肿发生及演进规律。

【2023华为杯E题】出血性脑卒中临床智能诊疗建模

【2023华为杯E题】出血性脑卒中临床智能诊疗建模的目标是通过对真实临床数据的分析，研究血肿扩张风险、血肿周围水肿发生及演进规律，预测出血性脑卒中患者的临床预后。具体任务包括：

1. 出血性脑卒中患者预后预测及关键因素探索：
a) 根据提供的数据，构建预测模型，预测患者的90天mRS评分。
b) 根据提供的数据，预测所有含随访影像检查的患者的90天mRS评分。
c) 分析出血性脑卒中患者的预后与个人史、疾病史、治疗方法及影像特征之间的关联关系。

2. 血肿扩张风险相关因素探索建模：
a) 根据提供的数据，判断患者是否发生血肿扩张事件，并记录血肿扩张时间。
b) 基于提供的数据，构建模型预测所有患者发生血肿扩张的概率。

以上是【2023华为杯E题】出血性脑卒中临床智能诊疗建模的任务和目标。参赛者需要根据提供的数据和任务，进行数据分析和建模，以提高对患者预后的预测准确性和血肿扩张风险的判断能力。