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申请/专利权人：中国人民解放军总医院第二医学中心

摘要：本发明涉及医疗保健信息处理技术领域，具体包括用于肾脏康复的训练方案分析系统，包括：接入肾脏康复方案库，采集用户训练样本分析效用，划分有效与失效方案；通过蒸馏学习优化失效方案，投放更新后的全方案库，解决依赖专家经验，康复方案的有效性评估不精准，整体优化训练中与表现优异的方案混合训练易产生交叉干扰，训练过程易出错的技术问题，实现精确分割不同表现的方案，仅针对表现不佳的肾脏康复方案进行独立优化，避免交叉干扰，确保优化过程的专注性与精确性，提升优化效率，准确地评估每个肾脏康复方案的有效性，为患者提供最合适的康复方案，确保肾脏康复方案的适用性，显著提升肾脏康复方案科学性、有效性的技术效果。

主权项：1.用于肾脏康复的训练方案分析系统，其特征在于，包括：训练方案库接入模块，用于接入康复训练方案库，其中，所述康复训练方案库存储有多个肾脏康复方案；训练样本采集模块，用于对所述康复训练方案库中任一康复方案进行用户群训练样本采集，获取用户样本数据集，其中，所述用户样本数据集包括用户康复数据变化样本、用户康复恢复效果样本以及用户训练反馈样本；效用分析模块，用于根据所述用户样本数据集对各个肾脏康复方案进行效用分析，输出所述多个肾脏康复方案分别对应的多个方案失效指标；康复方案划分模块，用于根据所述多个方案失效指标对所述康复训练方案库进行划分，获取第一类肾脏康复方案和第二类肾脏康复方案，其中，所述第一类肾脏康复方案为方案失效指标小于等于预设失效阈值的方案集合，所述第二类肾脏康复方案为方案失效指标大于所述预设失效阈值的方案集合；蒸馏学习训练模块，用于以所述预设失效阈值为训练目标，基于所述第一类肾脏康复方案对所述第二类肾脏康复方案进行蒸馏学习训练，更新所述第二类肾脏康复方案；方案投放模块，用于将所述第一类肾脏康复方案和更新的所述第二类肾脏康复方案进行投放；所述蒸馏学习训练模块包括：基于所述第一类肾脏康复方案进行特征提取，获取第一初始化模型的数据；基于所述第二类肾脏康复方案进行特征提取，获取第二初始化模型的数据；以所述预设失效阈值与对应方案失效指标的差引入损失函数，以所述第一初始化模型的数据对所述第二初始化模型的数据进行蒸馏损失计算，通过最小化所述损失函数迭代更新所述第二初始化模型的数据，更新所述第二类肾脏康复方案；所述损失函数的表达式包括： ；其中，为损失函数，为权重参数，控制均方误差项对总损失的影响程度，为权重参数，控制KL散度项对总损失的影响程度，为输入样本的真实标签或目标值，为所有样本的均方误差损失，用于衡量第二初始化模型预测值与真实值之间的差异，为KL散度，衡量第一初始化模型和第二初始化模型在样本上输出概率分布之间的差异；KL散度的计算式如下： ； 为第一初始化模型对样本的概率预测输出，为第二初始化模型对样本的概率预测输出，为对数函数用于计算信息增益或损失；对所述康复训练方案库中任一康复方案进行用户群训练样本采集，其中，所述用户群包括用户群数量约束指标、用户群病历代表性、用户群类间差异约束指标以及用户群数据持续性；获取第一类肾脏康复方案和更新后的第二类肾脏康复方案后，还包括：对所述第一类肾脏康复方案和更新后的第二类肾脏康复方案进行特征识别，获取方案特征集合；使用递归特征消除算法从所述方案特征集合中筛选康复效果影响大于预设影响的特征，输出有效特征集合；定义第三初始化模型，将所述有效特征集合作为新的训练数据集对所述第三初始化模型进行训练，输出收敛的第三初始化模型；根据收敛的第三初始化模型优化所述第二类肾脏康复方案；所述训练方案库接入模块还包括：判断所述康复训练方案库的方案量化指标是否大于预设量化指标；若大于所述预设量化指标，对所述康复训练方案库进行划分，获取第一类肾脏康复方案、第二类肾脏康复方案和第三类肾脏康复方案；其中，所述第一类肾脏康复方案为方案失效指标小于等于第一预设失效阈值的方案集合，所述第二类肾脏康复方案为方案失效指标大于所述第一预设失效阈值且小于第二预设失效阈值的方案集合，所述第三类肾脏康复方案为方案失效指标大于等于所述第二预设失效阈值的方案集合；根据所述第二类肾脏康复方案对所述第三类肾脏康复方案进行蒸馏学习，根据所述第一类肾脏康复方案对所述第二类肾脏康复方案进行蒸馏学习。

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权利要求：

百度查询： 中国人民解放军总医院第二医学中心 用于肾脏康复的训练方案分析系统