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申请/专利权人：中国医学科学院北京协和医院
申请日：2024-04-23
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118248281A
主分类号：G16H20/30
分类号：G16H20/30;G06F16/9035;G06F16/903;G06F18/22;G06F18/23
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明涉及数据库信息查询技术领域，尤其涉及一种人工智能的老年肌少症运动处方的筛选方法，该方法应用于老年肌少症运动处方数据库，主要通过目标病患特征在老年肌少症运动处方数据库中进行加权匹配，以得到匹配记录。与现有技术相比，本发明在得到匹配记录后，会对匹配记录的数量进行检查，若匹配记录过多，则会不断地基于预设人工智能模型调整加权匹配的预设权重，以得到数量合适的匹配记录，达到自适应的效果，以给医生提供恰当的参考，避免因筛选出来的记录数量过多而造成数据分析压力大、数据参考价值低等逆效果，完美地解决了现有技术中病患记录筛选数量不合理的问题。
主权项：1.一种人工智能的老年肌少症运动处方的筛选方法，其特征在于，应用于老年肌少症运动处方数据库，老年肌少症运动处方数据库包括多个记录，每个记录包括历史运动处方及对应的多种历史病患特征，所述人工智能的老年肌少症运动处方的筛选方法，包括：获取多种目标病患特征，基于预设权重，将多种目标病患特征与每个记录的多种历史病患特征进行加权匹配，得到匹配记录；获取目标处方数量，比较匹配记录的数量和目标处方数量的大小关系；若匹配记录的数量大于目标处方数量，则基于预设人工智能模型调整预设权重的值，并重新执行基于预设权重，将多种目标病患特征与每个记录的多种历史病患特征进行加权匹配，得到匹配记录，以及比较匹配记录的数量和目标处方数量范围的包含关系的步骤；若匹配记录的数量小于或等于目标处方数量，则将匹配记录中的历史运动处方作为筛选出的目标运动处方。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国医学科学院北京协和医院 一种人工智能的老年肌少症运动处方的筛选方法
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