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申请/专利权人：中山大学附属第六医院
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，提供一种基于ERAS的药物跟进管理方法、装置、设备及介质，能够采集目标用户围手术期的目标生理数据、指定时段内的目标情境数据，以及围手术期的目标临床数据，以全面采集数据，提高后续分析的准确性；利用时间点分割策略对目标生理数据及目标情境数据进行时序分割，以突出数据的时序性；分别利用卷积神经网络模型及长短期记忆网络模型进行特征提取，并对提取的特征进行融合，将融合特征输入至药物标签预测模型进行标签预测，以结合人工智能手段及多维数据准确预测标签，并自动化生成药物跟进管理报告，不仅提高了报告生成效率，且有效降低了对人力的依从性。
主权项：1.一种基于ERAS的药物跟进管理方法，其特征在于，所述基于ERAS的药物跟进管理方法包括：响应于对目标用户的药物跟进管理指令，采集所述目标用户围手术期的目标生理数据、指定时段内的目标情境数据，以及围手术期的目标临床数据；利用时间点分割策略对所述目标生理数据及所述目标情境数据进行时序分割，得到连续且具有时序性的时序分割数据；利用第一卷积神经网络模型对所述目标生理数据进行特征提取，得到目标生理特征；利用长短期记忆网络模型对所述时序分割数据进行特征提取，得到目标时序分割特征；利用第二卷积神经网络模型对所述目标临床数据进行特征提取，得到目标临床特征；采用特征融合模型对所述目标生理特征、所述目标时序分割特征与所述目标临床特征进行特征融合，得到目标融合特征；将所述目标融合特征输入至基于具有预测作用的网络模型训练得到的药物标签预测模型，得到标签预测结果；根据所述标签预测结果生成所述目标用户的药物跟进管理报告。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中山大学附属第六医院 基于ERAS的药物跟进管理方法、装置、设备及介质
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