一种基于电子病历的患者死亡风险预测方法、系统、终端及可读存储介质

摘要

本发明公开了一种基于电子病历的患者死亡风险预测方法、系统、终端及可读存储介质。本发明所述方法构建的患者死亡风险预测模型，其将时间信息添加至医疗特征数据中得到具有时间特性的患者特征数据，再利用时序模型学习各类患者特征数据的特征表示，挖掘不规则时间模式，再引入具有层次结构的注意力机制将异构的特征数据进行融合，得到更为全面的融合特征，最后，将患者的融合表示应用于死亡风险预测，提高了模型预测精度以及可靠性。本发明有效地解决了现有技术面临的不规则时序建模问题以及多元异构数据融合问题，并将本发明所述方法与其他方法在同一数据集上测试比较，实验结果表明本发明所述方法在危重症患者死亡风险预测方面具有较好的性能。