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一种基于多标签学习的体检后慢性疾病预后系统

摘要

本发明公开了一种基于多标签学习的体检后慢性疾病预后系统,该系统包括数据获取模块、数据预处理模块、基础预测模型构建模块和本地预测模块;数据获取模块用于获取体检用户的体检数据;基础预测模型构建模块用于构建针对体检场景的多标签学习模型;本地预测模块包括本地模型训练单元和预测单元,本地模型训练单元将训练好的本地预测模型固化至本地预测模块内,预测单元输出对多个慢性疾病发生情况的预测预后指数,最终获得慢病未来预期发生时间。本发明系统使用多标签学习方法,能够对慢性疾病并发情况下的内部关系进行提取,更加符合慢性疾病高并发性的特点,能够更好地完成对未来慢性疾病发生情况的准确预测。

著录项

  • 公开/公告号CN111312401B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-12-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 之江实验室;

    申请/专利号CN202010038223.2

  • 发明设计人 李劲松;周天舒;吴承凯;张莹;

    申请日2020-01-14

  • 分类号G16H50/80(20180101);G16H50/30(20180101);G16H50/70(20180101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(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 2022-08-23 12:58:10

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