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一种基于图神经网络的疾病诊断预测系统

摘要

本发明公开了一种基于图神经网络的疾病诊断预测系统,该系统包括知识图谱构建模块、数据提取与预处理模块、疾病诊断模型构建模块和疾病诊断模型应用模块。本发明有效整合知识图谱中的专家知识和电子病历数据,构建异构图网络。在异构图网络上,利用图卷积神经网络方法,学习异构图网络的局部信息和全局信息。疾病诊断模型可以对知识和数据同时进行端到端的训练。在模型优化目标中,除了优化疾病预测任务,同时加入对知识关系的监督信息,从而保证疾病预测任务可以有效利用知识,也保证知识表示不受数据噪声的影响。针对预测疾病数量多,部分疾病对应患者数量有限的问题,设计多标签层次分类,用于提高少样本类别疾病的预测效果。

著录项

  • 公开/公告号CN113990495A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 之江实验室;

    申请/专利号CN202111609275.1

  • 申请日2021-12-27

  • 分类号G16H50/20(20180101);G16H10/60(20180101);G06F16/36(20190101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构33200 杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人刘静

  • 地址 310023 浙江省杭州市余杭区文一西路1818号人工智能小镇10号楼

  • 入库时间 2023-06-19 14:01:55

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-01-28

    公开

    发明专利申请公布

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