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申请/专利权人：张晓燕
摘要：本发明公开了一种基于医学知识图谱的临床检验结果分析方法，涉及智慧医疗技术领域，本发明通过建立中心化数据仓库，将多源数据统一存储，并利用ETL工具同步和整合数据，保证数据的一致性和完整性，采用卷积神经网络CNN和递归神经网络RNN深度学习技术，从医学图像和时间序列数据中提取高维度特征，提高特征提取的精确性和丰富性，并通过数据融合技术，将结构化数据和非结构化数据结合，增强数据的表达力和信息完整性，并利用图神经网络GNN处理和解析融合后的数据，获取不同数据模态间的潜在联系和相互作用，利用CNN和RNN分析时间序列数据和图像数据，提取疾病的生物标志物，预测病情发展，构建因果关系模型，提供更准确的推理结果。
主权项：1.一种基于医学知识图谱的临床检验结果分析方法，其特征在于，包括：医学数据整理，整合不同来源数据，包括电子健康记录EHR，医学图像，实验室检验结果以及临床笔记，对收集的数据进行预处理，采用自然语言处理提取文本数据信息，采用标准化处理和特征提取提取图像数据信息；医学知识图谱的构建与更新，采用自然语言处理技术从医学资料库、医疗数据中抽取疾病、症状、治疗和检验结果实体及其关系，将抽取的知识整合到统一框架中，构建结构化的医学知识图谱；并采用自动学习更新机制从新的医学资料库以及医疗数据中学习和更新图谱；多模态数据融合，利用数据融合技术将结构化和非结构化数据融合，将图像诊断结果与文本基的检验结果结合，运用图神经网络技术处理和解析融合后的数据，获取不同数据模态间潜在联系和相互作用；诊断和治疗建议预测，采用卷积神经网络CNN和递归神经网络RNN分析时间序列数据和图像数据，提取疾病的生物标志物以及预测病情发展，构建模型推断症状和疾病间的因果关系，输出诊断和治疗建议。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 张晓燕 一种基于医学知识图谱的临床检验结果分析方法
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