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申请/专利权人：中国人民解放军海军军医大学第一附属医院
摘要：本发明提供一种融合升维自注意力机制的深度学习围手术期风险分析方法及系统，该方法包括风险结果预测步骤以及风险分数计算步骤，在风险结果预测步骤中，基于风险分析模型得到风险预测结果，并且风险分析模型的编码器包含位置编码模块，为输入的围手术期数据的每个指标数据部分增加基于时间信息的相对位置信息，使得风险分析模型同时考虑了患者体征指标的数值意义及周期内变化趋势，体征指标的变化趋势能够提供关于患者生理状态的重要信息，因此使得风险分析模型能够更好地评估患者生理状态，提高预测精度。在风险分数计算步骤中，基于风险权重信息对风险预测结果进行加权计算以得到风险分数，能够避免传统SOFA评分的等权相加方式造成的问题，得到准确反映患者实际风险的风险分数。
主权项：1.一种融合升维自注意力机制的深度学习围手术期风险分析方法，其特征在于，包括以下步骤：风险结果预测步骤，将待分析的围手术期数据输入风险分析模型，该风险分析模型输出风险预测结果；以及风险分数计算步骤，基于预定的风险权重信息对所述风险预测结果进行加权计算，得到风险分数，其中，所述围手术期数据包含多个体征指标的指标数据部分，所述风险分析模型包括编码器，所述编码器包含位置编码模块，用于对为每个所述指标数据部分增加相应的基于时间信息的相对位置信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军军医大学第一附属医院 融合升维自注意力机制的深度学习围手术期风险分析方法及系统
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