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申请/专利权人：秦皇岛市第一医院
申请日：2024-12-06
公开（公告）日：2025-01-03
公开（公告）号：CN119252507A
专利技术分类：.与实际经验或指导原则相关[2018.01]
专利摘要：本发明涉及数据挖掘技术领域，尤其涉及一种基于儿科临床的智能医学决策模型的训练方法。该方法包括以下步骤：获取历史儿科临床数据并进行降敏，获得历史儿科临床降敏数据；根据历史儿科临床降敏数据进行数据融合，获得历史儿科临床融合数据；对历史儿科临床融合数据进行儿科健康护理检测，获得异常儿科健康护理数据；对异常儿科健康护理数据健康恢复影响因子计算，获得健康恢复影响因子；对历史儿科临床降敏数据进行儿科医生推荐优先级划分，从而获得儿科医生推荐优先级数据；根据儿科医生推荐优先级数据以及健康恢复影响因子构建智能儿科医学决策模型。本发明能够提升儿科医学的决策效率。
专利权项：1.一种基于儿科临床的智能医学决策模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取历史儿科临床数据，并对历史儿科临床数据进行敏感临床患者信息降敏，从而获得历史儿科临床降敏数据；根据历史儿科临床降敏数据进行儿科病症分类别临床数据融合，从而获得历史儿科临床融合数据；步骤S2：对历史儿科临床融合数据进行儿科健康护理阶段划分，从而获得儿科临床健康护理阶段数据；根据儿科临床健康护理阶段数据进行异常健康护理检测，从而获得异常儿科健康护理数据；步骤S3：对异常儿科健康护理数据进行流行疾病影响校正，从而获得异常儿科健康护理校正数据，并根据异常儿科健康护理校正数据进行健康恢复影响因子计算，从而获得健康恢复影响因子；步骤S4：对历史儿科临床降敏数据进行临床医生特征提取，从而获得临床医生数据，并对临床医生数据进行儿科临床经验整合，从而获得儿科医生临床经验数据；根据健康恢复影响因子以及儿科医生临床经验数据进行儿科医生推荐优先级划分，从而获得儿科医生推荐优先级数据；步骤S5：根据儿科医生推荐优先级数据以及健康恢复影响因子构建儿科临床医生推荐模型，并根据历史儿科临床降敏数据对儿科临床医生推荐模型进行模型迭代调参，从而获得智能儿科医学决策模型。
百度查询： 秦皇岛市第一医院 基于儿科临床的智能医学决策模型的训练方法
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