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申请/专利权人：中南大学
摘要：本发明公开了一种疾病预测方法，具体是涉及到一种并发症预测方法、装置、电子设备及可读存储介质，方法包括：对用户数据进行预处理，得到原始特征，原始特征包括数值型特征和非数值型特征；基于预先构建的规则库，将数值型特征中的目标指标数值映射为目标范围类别，得到对应的指标范围型特征；基于预先构建的医学知识图谱，通过实体解析获得非数值型特征对应的实体知识表示向量和指标范围型特征对应的实体知识表示向量；将原始特征和上述实体知识表示向量输入预先训练的疾病智能预测模型，得到并发症预测结果。本发明在考虑检查检验结果等数值型特征背后的知识的基础上，将外部先验医学知识引入模型，提升了并发症预测效果。
主权项：1.一种并发症预测方法，其特征是，包括：对用户数据进行预处理，得到原始特征，所述原始特征包括数值型特征和非数值型特征，所述数值型特征用于表示目标指标和对应的目标指标数值；基于预先构建的规则库，将所述数值型特征中的目标指标数值映射为目标范围类别，得到对应的指标范围型特征，所述指标范围型特征包括所述目标指标和所述目标范围类别，所述规则库用于表示指标数值与范围类别的映射关系；基于预先构建的医学知识图谱，通过实体解析获得所述非数值型特征对应的实体知识表示向量和所述指标范围型特征对应的实体知识表示向量，所述医学知识图谱包括多个目标三元组，所述目标三元组包括头实体、关系和尾实体；将所述原始特征和所述非数值型特征对应的实体知识表示向量和所述指标范围型特征对应的实体知识表示向量输入预先训练的疾病智能预测模型，得到并发症预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中南大学 并发症预测方法、装置、电子设备及可读存储介质
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