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申请/专利权人：湖南格尔智慧科技有限公司
申请日：2024-05-13
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118194023A
主分类号：G06F18/213
分类号：G06F18/213;G06F18/2135;G06F18/23213;G06F18/243;G06F18/25;G06N20/00;G06N5/01;G16H50/70
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.02#实质审查的生效;2024.06.14#公开
摘要：本发明公开了一种基于协同深度学习的患者病症数据共性提取系统，包括：S1：建立第一融合访视表；S2：对第一融合访视表中的行元素和列元素进行预处理，得到第二融合访视表；S3：基于主成分分析法对第二融合访视表进行特征提取，得到压缩后的第二融合访视表；将压缩后的第二融合访视表转化为决策树；S4：运用聚类算法获取决策树的最优决策节点，将最优决策节点作为患者病症数据的最优属性；S5：根据最优决策节点对应的病症指标对第一融合方式表进行提取；本发明去利用对最优属性的确定对患者共性进行提取，除对患者患病影响较小的参数，选出代表性较强的数据对患者的病因进行分析，有利于辅助诊断，提高诊断效率。
主权项：1.一种基于协同深度学习的患者病症数据共性提取系统，其特征在于，包括如下步骤：S1：批量导入病症访视表，基于所述病症访视表中的各项病症指标参数对疾病关系进行提取分类，建立得到第一融合访视表；其中，病症指标参数包括性别、年龄、入院日期住院号、体重、过往病史和当前诊断病因；S2：对所述第一融合访视表中的行元素和列元素进行预处理，得到第二融合访视表；其中，预处理包括标准化处理和异常值剔除；S3：基于主成分分析法对所述第二融合访视表进行特征提取，得到压缩后的第二融合访视表；将压缩后的所述第二融合访视表转化为决策树；S4：运用聚类算法获取所述决策树的最优决策节点，将所述最优决策节点作为患者病症数据的最优属性；S5：根据所述最优决策节点对应的病症指标对所述第一融合访视表进行提取，得到患者病症数据共性最大相关项。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南格尔智慧科技有限公司 一种基于协同深度学习的患者病症数据共性提取系统
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