一种电子病历中异构数据特征融合方法及基于融合特征的预测方法、系统及可读存储介质

摘要

本发明公开了一种电子病历中异构数据特征融合方法及基于融合特征的预测方法、系统及可读存储介质，所述方法包括：步骤1：将患者的电子病历数据进行处理构成患者的就诊向量；步骤2：将每类数据的就诊向量作为原始输入数据，分别利用Bi_LSTM模型和CNN模型提取时序特征和非时序特征；步骤3：分别综合每类数据的时序特征和非时序特征得到综合特征；步骤4：利用所述综合特征挖掘每类数据的之间的作用信息得到每类数据对应的最终特征。其中，利用得到最终特征可以用于疾病风险预测，本发明综合了不同类型医学数据各自的时序和非时序特征及其之间的相互关系，以获得更准确的患者表示特征，进而提高了疾病风险预测结果的可靠性。