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申请/专利权人：南京医科大学第二附属医院
申请日：2024-03-07
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118197652A
主分类号：G16H50/80
分类号：G16H50/80;G16H50/20;G16H40/20;G06N3/04;G06N3/092
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习的院内感染诊断与预警方法，具体包括以下步骤：通过深度神经网络模型训练，获取院内感染易感因素神经网络模型；获取院感诊断元素；通过所述院内感染易感因素神经网络模型和所述院感诊断元素，获取院感疑似患者，并触发院感智能诊断模型；利用所述院感智能诊断模型，对所述院感疑似患者进行是否为院感患者的分类、预测，获取基于所述院感智能诊断模型的正确率；集成所述基于院感智能诊断模型的正确率，对所述院感疑似患者进行最终诊断预判，获取最终疑似院感患者并进行预警。
主权项：1.一种基于深度强化学习的院内感染诊断与预警方法，其特征在于，具体包括以下步骤：通过深度神经网络模型训练，获取院内感染易感因素神经网络模型；获取院感诊断元素；通过所述院内感染易感因素神经网络模型和所述院感诊断元素，获取院感疑似患者，并触发院感智能诊断模型；利用所述院感智能诊断模型，对所述院感疑似患者进行是否为院感患者的分类、预测，获取基于院感智能诊断模型的正确率；集成所述基于院感智能诊断模型的正确率，对所述院感疑似患者进行最终诊断预判，获取最终疑似院感患者并进行预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京医科大学第二附属医院 一种基于深度强化学习的院内感染诊断与预警方法
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