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申请/专利权人：浙江之科智慧科技有限公司
摘要：本发明提供一种基于深度学习模型的重疾判定方法，属于深度学习技术领域，具体包括：根据检测报告的检测时间将用户的检测报告划分至不同的检测报告群组，通过不同的检测报告群组的不同维度的检测报告的检测指标之间的匹配情况以及检测报告的报告出具单位进行不同的检测报告群组的检测数据可信度，基于检测数据可信度确定检测报告群组中存在可信报告群组时，将不同的可信报告群组的不同维度的检测报告的检测指标以及不同的可信报告群组的检测数据可信度作为输入数据，采用深度学习模型进行用户的重疾诊断结果的确定，保证了重疾诊断结果的准确性。
主权项：1.一种基于深度学习模型的重疾判定方法，其特征在于，具体包括：根据检测报告的检测时间将用户的检测报告划分至不同的检测报告群组，通过不同的检测报告群组的不同维度的检测报告的检测指标之间的匹配情况以及检测报告的报告出具单位进行不同的检测报告群组的检测数据可信度，基于所述检测数据可信度确定所述检测报告群组中存在可信报告群组时，进入下一步骤；通过不同维度的检测报告的检测指标与不同的疾病类型的匹配情况确定不同的可信报告群组的匹配疾病类型以及与不同的匹配疾病类型的疾病关联系数；获取不同的可信报告群组的检测时间，并结合不同的可信报告群组的匹配疾病类型的疾病关联系数以及不同的可信报告群组的检测数据可信度确定所述用户疑似存在匹配重疾时，进入下一步骤；将不同的可信报告群组的不同维度的检测报告的检测指标以及不同的可信报告群组的检测数据可信度作为输入数据，采用深度学习模型进行用户的重疾诊断结果的确定。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江之科智慧科技有限公司 一种基于深度学习模型的重疾判定方法
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