[发明专利]一种基于循环神经网络的慢性疾病病情变化事件预测装置有效
| 申请号： | 201811548823.2 | 申请日： | 2018-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN109659033B | 公开（公告）日： | 2021-04-13 |
| 发明（设计）人： | 黄正行;孙周健;段会龙 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G16H50/50 | 分类号： | G16H50/50;G06Q10/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于循环神经网络的慢性疾病病情变化事件预测装置，包括存储器、处理器以及计算机程序，存储器中存有预处理模块和慢性疾病病情变化事件预测模型，预测模型包括预处理模块、病情特征提取模块和分类模块；处理器执行计算机程序时实现以下步骤：接收患者多次入院所生成的长期纵向数据，预处理模块对数进行据预处理，将每次入院的数据重建为一个特征向量，作为待测数据集；以待测数据集作为输入，病情特征提取模块提取病情特征输入到分类模块；分类模块输出各类标志病情发生变化的事件的预测概率。该预测装置可对慢性疾病患者在目标时间窗口内发生标志疾病病情变化的事件进行预测，从而辅助医生制定合理的诊疗措施，降低医疗开支。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 循环 神经网络 慢性 疾病 病情 变化 事件 预测 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于循环神经网络的慢性疾病病情变化事件预测装置，包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在所述计算机存储器中并可在所述计算机处理器上执行的计算机程序：所述计算机存储器中存有预处理模块和慢性疾病病情变化事件预测模型，所述慢性疾病病情变化事件预测模型包括预处理模块、病情特征提取模块和分类模块；所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：接收患者多次入院所生成的长期纵向数据，预处理模块对数据进行预处理，将每次入院的数据重建为一个特征向量，作为待测数据集；以待测数据集作为输入，病情特征提取模块提取病情特征输入到分类模块；分类模块输出各类标志病情发生变化的事件的预测概率。
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