[发明专利]一种基于多任务学习模型的慢病预测系统在审
| 申请号： | 201911317824.0 | 申请日： | 2019-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN111180068A | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 吴健;冯芮苇;刘雪晨;曹燕 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 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多任务学习模型的慢病预测系统，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训练好的慢病预测模型，所述的慢病预测模型由共享层卷积神经网络和多个慢病分支网络组成；所述计算机处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：将待预测的体检记录经过预处理后先输入慢病预测模型的共享层卷积神经网络中进行特征提取，特得到特征图；然后将得到的特征图分别输入每个慢病分支网络，分别进行特征提取和预测，得到慢病预测结果。本发明的慢病预测系统，可以通过运用多种慢性病之间可能存在的潜在联系，同时对多种慢性病进行预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 学习 模型 预测 系统 | ||
【主权项】：
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