基于卷积神经网络模型的慢性病复发预测方法和装置

摘要

本申请涉及一种基于卷积神经网络模型的慢性病复发预测方法和装置。所述方法包括：获取待测诊断数据；所述待测诊断数据包括有进出院时间；根据所述进出院时间，将所述待测诊断数据作为模型训练样本；采用所述模型训练样本训练所述卷积神经网络模型，得到训练后模型；所述训练后模型用于对所述待测诊断数据进行慢性病复发预测。通过本方案的采用，可以解决训练样本分布不平衡的问题，进而提高慢性病复发预测结果的准确性。