龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：重庆邮电大学
申请日：2024-03-14
公开（公告）日：2024-06-04
公开（公告）号：CN118136192A
主分类号：G16H10/60
分类号：G16H10/60;G16H50/70;G06N3/045
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.04#公开
摘要：本发明属于人工智能技术领域，特别涉及一种基于双曲图神经网络的电子病历预处理方法，包括采用双曲信息流嵌入方法重构医疗代码层次结构得到医疗代码双曲空间结构；根据医疗代码双曲空间结构获取底层医疗代码嵌入集合；采集患者的电子病历数据集构建医疗代码有向加权图，并计算加权邻接矩阵；采用多层图神经网络学习底层医疗代码嵌入集合和加权邻接矩阵，获取医疗代码隐藏表示集合；基于医疗代码隐藏表示集合，采用双级注意力机制对电子病历数据集进行编码，得到患者向量；将患者向量输入解码器解码，输出预测医疗代码分布，根据预测医疗代码分布对患者进行标记；本发明解决了现有预测模型对电子病历数据利用不充分的问题，提升了模型预测精度。
主权项：1.一种基于双曲图神经网络的电子病历预处理方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.采用双曲信息流嵌入方法重构ICD-10-CM系统中的医疗代码层次结构，得到医疗代码双曲空间结构；根据医疗代码双曲空间结构获取底层医疗代码嵌入集合；S2.采集患者的电子病历数据集构建医疗代码有向加权图，计算医疗代码有向加权图的加权邻接矩阵；S3.采用多层图神经网络学习底层医疗代码嵌入集合和加权邻接矩阵，获取医疗代码隐藏表示集合；S4.基于医疗代码隐藏表示集合，采用双级注意力机制对电子病历数据集进行编码，得到患者向量；S5.将患者向量输入解码器解码，输出预测医疗代码分布，根据预测医疗代码分布对患者进行标记。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆邮电大学 一种基于双曲图神经网络的电子病历预处理方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号