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申请/专利权人：沈苏科技(苏州)股份有限公司
摘要：本发明涉及一种根本死因预测模型的构建方法与设备；该方法包括：获取多个历史电子死亡卡数据，并进行数据预处理，得到训练样本集；构建根本死因预测模型，根本死因预测模型包括并行设置的增量预测模块、循环神经网络预测模块、朴素贝叶斯分类模块，以及用于基于各模块的预测结果进行加权融合的融合模块；利用训练样本集中的数据，对增量预测模块、循环神经网络预测模块和朴素贝叶斯分类模块分别进行训练；并基于训练后的各模块的根本死因预测准确率，计算得到各模块的用于加权融合的权重系数，完成根本死因预测模型的构建。本发明解决了现有技术中需要人为判断根本死因疾病信息，导致根本死因录入效率低，且录入结果错误率高的问题。
主权项：1.一种根本死因预测模型的构建方法，其特征在于，包括：获取多个历史电子死亡卡数据，并进行数据预处理，得到多个死因链特征数据，并对每个所述死因链特征数据标注根本死因类别标签，构建得到训练样本集；构建根本死因预测模型，所述根本死因预测模型包括并行设置的增量预测模块、循环神经网络预测模块、朴素贝叶斯分类模块，以及用于基于各模块的预测结果进行加权融合的融合模块；利用所述训练样本集中的数据，对所述增量预测模块、循环神经网络预测模块和朴素贝叶斯分类模块分别进行训练；并基于训练后的各模块的根本死因预测准确率，计算得到各模块的用于加权融合的权重系数，完成所述根本死因预测模型的构建。
全文数据：
权利要求：
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