[发明专利]用于医院内感染预测的模型训练方法、装置、设备及介质有效
| 申请号： | 201910017312.6 | 申请日： | 2019-01-08 |
| 公开（公告）号： | CN109871866B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 邓根强;祝苗苗;朱岁松 | 申请（专利权）人： | 深圳市南山区人民医院 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06Q10/04;G16H10/60 |
| 代理公司： | 深圳青年人专利商标代理有限公司 44350 | 代理人： | 吴桂华 |
| 地址： | 518052 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明适用计算机技术领域，提供了一种用于医院内感染预测的模型训练方法、装置、设备及介质，该方法包括：根据由患有院内感染的第一感染训练样本组成的第一训练样本集，使用生成对抗网络模型的生成器生成对应的第二感染训练样本，根据第一训练样本集和由第二感染训练样本构成的第二训练样本集，通过主动学习算法对高斯过程概率模型进行院内感染预测的迭代训练，直至通过迭代训练使得高斯过程概率模型的预测精度值达到预设精度要求，从而提高用于医院内感染预测的模型训练收敛速度，且提高了院内感染预测的准确性，进而使得医生能及时对患者进行感染防御，降低患者由于院内感染所造成的金钱和健康损失。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 医院 感染 预测 模型 训练 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
1.一种用于医院内感染预测的模型训练方法，其特征在于，所述方法包括下述步骤：从预设的医院信息系统中抽取患有院内感染的样本数据，得到对应的第一感染训练样本；根据由所述第一感染训练样本构成的第一训练样本集，使用预先训练好的生成对抗网络模型的生成器生成对应的第二感染训练样本；根据所述第一训练样本集和由所述第二感染训练样本构成的第二训练样本集，通过预设的主动学习算法对高斯过程概率模型进行院内感染预测的迭代训练，直至通过所述迭代训练使得所述高斯过程概率模型的预测精度值达到预设的精度要求。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于深圳市南山区人民医院，未经深圳市南山区人民医院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910017312.6/，转载请声明来源钻瓜专利网。
