一种基于深度学习的ICU患者电子病历分析方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于深度学习的ICU患者电子病历分析方法及系统，包括：接收输入的ICD编码和药物向量，并将ICD编码和药物向量分别输入两个多层感知机，生成两个维度大小相同的隐藏层，并计算出两个隐藏层的相关性；基于初始化的稀疏系数，用KL散度计算稀疏系数和自编码器的中间层激活后神经元的平均激活程度的距离，并放入到损失函数；将隐藏层作为自编码器的中间层，使用一个多层感知机进行解码，输出包括多种药物的药方；基于初始化的加权矩阵，对输出的药方进行加权，将多开的药物作为药物损失放入损失函数。本发明通过获取患者ICD编码与药方的映射关系，挖掘出药物间的潜在关联，并给出推荐，具有较高的可靠性。