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公开(公告)号：CN116994693B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311259740.2
申请日：2023-09-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于稳定性控制的医保统筹智能体的建模方法与系统，周期性的对获取的包括DIP/DRG分组点数和医院等级系数的患者真实数据进行汇总；结合医院和患者价值函数建立多周期时序性医保智能体强化学习模型并进行周期训练：在单个结算周期内将每次交互样本进行判断，分配到稳定经验池和波动经验池；在双经验池中进行随机采样，并更新损失函数直至奖励值收敛，将每周期输出结果作为下周期的初始状态；通过训练好的模型，得到下周期的DIP/DRG分组点数和医院等级系数。本发明结合了医保周期结算的特点，在智能体的训练上采用了多周期训练方法，同时考虑相邻周期智能体输出在时序上的稳定性，提高了收敛速度，减少了数据波动。
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公开(公告)号：CN116994693A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311259740.2
申请日：2023-09-27
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于稳定性控制的医保统筹智能体的建模方法与系统，周期性的对获取的包括DIP/DRG分组点数和医院等级系数的患者真实数据进行汇总；结合医院和患者价值函数建立多周期时序性医保智能体强化学习模型并进行周期训练：在单个结算周期内将每次交互样本进行判断，分配到稳定经验池和波动经验池；在双经验池中进行随机采样，并更新损失函数直至奖励值收敛，将每周期输出结果作为下周期的初始状态；通过训练好的模型，得到下周期的DIP/DRG分组点数和医院等级系数。本发明结合了医保周期结算的特点，在智能体的训练上采用了多周期训练方法，同时考虑相邻周期智能体输出在时序上的稳定性，提高了收敛速度，减少了数据波动。
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公开(公告)号：CN116959715A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202311199176.X
申请日：2023-09-18
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于时序演进过程解释的疾病预后预测系统，该系统包括：数据采集模块，用于从电子病历数据库中提取患者的相关健康医疗数据；数据预处理模块，用于对相关健康医疗数据进行预处理；预后预测与归因模块，用于预测不同时间节点的预后，并对风险因素进行重要程度解释；可视化模块，基于预后预测与归因模块中得到的结果，解释预测结果并进行数据可视化。本发明融合了结构化的实验室检查数据和非结构化的病程记录的长期数据，在为患者不同时间周期下的预后做出精准预测的同时，对模型做出充分解释，并且提供可视化方法增加模型的透明度与可信度，利于责任相关方为患者提供优质、持续性的服务。
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公开(公告)号：CN111312401A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010038223.2
申请日：2020-01-14
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种基于多标签学习的体检后慢性疾病预后系统，该系统包括数据获取模块、数据预处理模块、基础预测模型构建模块和本地预测模块；数据获取模块用于获取体检用户的体检数据；基础预测模型构建模块用于构建针对体检场景的多标签学习模型；本地预测模块包括本地模型训练单元和预测单元，本地模型训练单元将训练好的本地预测模型固化至本地预测模块内，预测单元输出对多个慢性疾病发生情况的预测预后指数，最终获得慢病未来预期发生时间。本发明系统使用多标签学习方法，能够对慢性疾病并发情况下的内部关系进行提取，更加符合慢性疾病高并发性的特点，能够更好地完成对未来慢性疾病发生情况的准确预测。
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