[发明专利]基于深度学习的医疗系统风险管控事前预测方法、系统有效
| 申请号： | 202310143517.5 | 申请日： | 2023-02-21 |
| 公开（公告）号： | CN115831339B | 公开（公告）日： | 2023-04-28 |
| 发明（设计）人： | 谢君;章毅;王增;石锐;徐修远;郭际香;周泠宇;曾国军 | 申请（专利权）人： | 四川大学华西医院;成都爱迦飞诗特科技有限公司 |
| 主分类号： | G16H40/20 | 分类号： | G16H40/20;G06Q10/04;G06Q10/0635;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知识产权代理有限公司 51230 | 代理人： | 谢建 |
| 地址： | 610041 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的医疗系统风险管控事前预测方法、系统，涉及医疗系统的风险管控技术领域，用于解决现有的基于神经网络的风险预测因数据量庞大、风险评价指标造成的风险评估准确率低的问题。其包括LSTM网络、CNN卷积网络以及注意力双向RNN网络的风险种类预测模型；训练时，采用BP反馈传播算法进行梯度回传，使用平均绝对误差MAE区分风险种类，使用均方根误差RMSE对风险评估等级回归学习。本发明通过采用不同风险类别的算法来预测未发生的风险、采用注意力机制使神经网络的风险评估准确率更高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 医疗 系统 风险 事前 预测 方法 | ||
【主权项】：
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