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申请/专利权人：重庆三峡医药高等专科学校

摘要：本发明公开一种使用自注意力机制的疾病预测方法，包括步骤：将一个时间段的气候数据输入到LSTM网络中获得特征向量；将同样时间段内的医院就诊数据输入到LSTM网络中获得特征向量；将患者的体检数据，与两个特征向量进行拼接，输入到多层感知器中提取新特征向量；使用自注意力机制方法，对新特征向量进行特征筛选，获取重要程度较高的最终特征向量；将最终特征向量输入到全连接层网络，获取最终预测结果。本发明通过深度神经网络对某一地区的气候数据、医院的就诊数据以及患者的检测数据进行特征提取，并使用自注意力机制对这些特征进行筛选，具有干扰作用的特征进行抑制或剔除，提升模型的预测效果。

主权项：1.一种使用自注意力机制的疾病预测方法，其特征在于，构建基于注意力机制的疾病预测模型，包括步骤：S10,将一个时间段的气候数据输入到第一LSTM网络中进行数据分析和特征提取，获得特征向量h1；S20,将同样时间段内的医院就诊数据输入到第二LSTM网络中进行数据分析和特征提取，获得特征向量h2；S30,将患者的体检数据，与特征向量h1和h2进行拼接，输入到MLP多层感知器中，对多源数据进行分析，并提取特征向量hMLP；S40,使用改进自注意力机制，对特征向量hMLP进行特征筛选，获取重要程度较高的特征向量hAtt；S50,将hAtt输入到一层全连接层网络FC，获取最终预测结果；其中，构建数据集作为疾病预测模型的输入数据，疾病预测模型的每条输入数据包括一位患者就诊的体检数据，以及就诊当天的前t天的气候数据和前t天的医院数据，该条数据的标签为医院诊断的患病情况；构建数据集，数据集包含气候数据、医院就诊数据和患者的体检数据；定义气候数据集D1，包含地区或城市的一段时间T天内的气候数据，即D1中包含T天的数据，每天的气候数据包括温度、湿度、空气质量以及风力数据；定义医院数据集D2，包含地区或城市的相同时间T天内的一家或多家医院数据，即D2中包含T天的数据，每天的医院数据包括当天某种疾病的就诊人数和该疾病相关药物的销售量数据；定义体检数据集D3，包含患者进行体检的数据，包括患者的年龄、身高、体重以及其他生化检测数据；使用自注意力机制方法，对特征向量hMLP进行特征筛选，获取重要程度较高的特征向量hAtt，包括步骤：根据需求标准定义三个矩阵WQ，WK和WV，其维度为nl×nl；通过以下计算得到三个新的向量：hQ＝WQ·hMLP；hK＝WK·hMLP；hV＝WV·hMLP；将得到的hQ和hK进行计算，得到一个新的特征矩阵M，计算方法为： 其中，R·为转置操作，由计算可得出特征矩阵M，其维度为nl×nl；最后由特征矩阵M和特征向量hV计算出新的特征向量hAtt，计算方法为：hAtt＝MhV；将最终的特征向量hAtt输入到一层全连接层后，经过Softmax计算后进行输出，计算方法为： 代表模型输出结果，Wfc和bfc为一层全连接层的参数矩阵和偏置。

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