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摘要：本申请涉及信息管理技术领域，公开了一种基于AI的临床患者招募方法及系统。所述方法包括：对患者信息进行序列化处理，得到患者状态向量并得到状态域表；对状态域表进行概率分析，得到状态转换图并将输入决策树算法进行异常检测训练，得到异常检测模型；进行矩阵化处理，得到动态适配性矩阵；进行相似度计算，得到患者综合相似度指标并构建患者相似度网络；基于患者相似度网络检索相似患者并提取标签集，以及根据动态适配性矩阵对标签集进行加权计算，得到个性化试验推荐列表；进行多目标优化，得到初始患者分配方案，并通过异常检测模型根据实时反馈数据生成目标患者招募策略，本申请提高了招募匹配精准度和患者满意度。
主权项：1.一种基于AI的临床患者招募方法，其特征在于，所述方法包括：对患者信息进行序列化处理，得到患者状态向量，并将患者状态向量存入多维索引结构，得到状态域表；对所述状态域表进行概率分析，得到状态转换图，并将所述状态转换图输入决策树算法进行异常检测训练，得到异常检测模型；对所述患者状态向量和临床试验信息进行矩阵化处理，得到动态适配性矩阵；对所述患者特征矩阵和患者行为数据进行相似度计算，得到患者综合相似度指标，并对所述患者综合相似度指标构建索引，得到患者相似度网络；基于所述患者相似度网络检索相似患者并对所述相似患者进行临床试验信息标签提取，得到目标标签集，以及根据所述动态适配性矩阵对所述目标标签集进行加权计算，得到个性化试验推荐列表；对所述个性化试验推荐列表和所述患者状态向量进行多目标优化，得到初始患者分配方案，并通过所述异常检测模型根据实时反馈数据生成目标患者招募策略。
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权利要求：
百度查询： 北京厚普医药科技有限公司 基于AI的临床患者招募方法及系统
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