[发明专利]基于长短期记忆模型的疾病预测方法、装置和计算机设备有效
| 申请号： | 201910570055.9 | 申请日： | 2019-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN110459324B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 贾文笑;谭克为;李响;谢国彤 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G06N3/0442;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市明日今典知识产权代理事务所(普通合伙) 44343 | 代理人： | 王杰辉 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请揭示了一种基于长短期记忆模型的疾病预测方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：获取目标对象的第一医疗数据和关联对象的第二医疗数据；将第一医疗数据和第二医疗数据输入已训练完成的长短期记忆模型中的第一长短期记忆网络中运算，得到所述第一长短期记忆网络中的隐藏状态向量序列；将所述隐藏状态向量序列输入所述第二长短期记忆网络中运算，得到疾病预测结果；从所述疾病预测结果中筛选出发病机率高于预设阈值的预测疾病，记为指定疾病，并根据预设的疾病关联网络获取与所述指定疾病直接连接的关联疾病；输出所述疾病预测结果与所述关联疾病，从而提高预测的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 短期 记忆 模型 疾病 预测 方法 装置 计算机 设备 | ||
【主权项】：
1.一种基于长短期记忆模型的疾病预测方法，其特征在于，包括：/n获取目标对象的第一医疗数据和关联对象的第二医疗数据，其中所述目标对象与关联对象存在血缘关系，第一医疗数据包括用药史、疾病史和手术史，第二医疗数据包括遗传病治疗史；/n将第一医疗数据和第二医疗数据输入已训练完成的长短期记忆模型中的第一长短期记忆网络中运算，得到所述第一长短期记忆网络中的隐藏状态向量序列，所述长短期记忆模型包括用于编码的第一长短期记忆网络和用于解码的第二长短期记忆网络；/n将所述隐藏状态向量序列输入所述第二长短期记忆网络中运算，得到疾病预测结果，其中所述疾病预测结果包括预测疾病类型与对应的发病机率；/n从所述疾病预测结果中筛选出发病机率高于预设阈值的预测疾病，记为指定疾病，并根据预设的疾病关联网络获取与所述指定疾病直接连接的关联疾病，其中关联网络的网络节点为不同的疾病类型；/n输出所述疾病预测结果与所述关联疾病。/n
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