[发明专利]疾病预测方法、疾病预测模型训练方法和装置在审
| 申请号： | 202310930789.X | 申请日： | 2023-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN116682551A | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 孙继超;吴贤;郑冶枫 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06F18/214;G06F18/25;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京励诚知识产权代理有限公司 11647 | 代理人： | 熊金凤 |
| 地址： | 518057 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本申请提供了一种疾病预测方法、疾病预测模型训练方法和装置，涉及人工智能领域。该疾病预测方法包括：获取对象的诊断知识信息；该诊断知识信息用于确定疾病类型；对该诊断知识信息与至少一个逻辑规则进行匹配，得到该诊断知识信息与至少一个逻辑规则的匹配结果；将该诊断知识信息输入神经网络模型进行特征提取，得到该诊断知识信息的第一疾病特征；将该匹配结果和第一疾病特征输入知识增强网络，对第一疾病特征的至少一个疾病类别对应的维度的特征进行数据增强，得到第二疾病特征；根据第二疾病特征，预测对象的疾病类别。能够实现将基于专家规则的疾病推理方案和基于数据驱动的疾病预测方案有机融合，有利于提高疾病预测的准确率和可解释性。 | ||
| 搜索关键词： | 疾病 预测 方法 模型 训练 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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