一种基于广义神经网络聚类的疾病病种诊疗方案预测方法

    公开(公告)号:CN104915560A

    公开(公告)日:2015-09-16

    申请号:CN201510318838.X

    申请日:2015-06-11

    Abstract: 本发明在研究过程中针对医疗数据的复杂性和不确定性,以及能迅速的为临床医生提供辅助决策支持,基于此,本发明以医疗机构的电子病历为基础,以实现对患者采用不同治疗方案中最优治疗方案为目的的研究。以住院的高血压患者为背景,通过提取患者住院期间的个人信息、体征信息和检验检查指标等特征信息,采用FCM模糊聚类分析方法对患者的病症特征进行模糊划分,获得聚类结果,并在此基础上构建基于减法聚类FCM算法的广义神经网络模型,对模糊聚类的结果进行网络训练,并将训练结果反馈到电子病历中,并针对新患者在接受临床路径时可能产生的治疗效果和治疗费用等进行预测,从而实现优化临床路径决策的目的。

    一种环境变化对疾病发病影响的分析预测装置

    公开(公告)号:CN104809335B

    公开(公告)日:2019-03-05

    申请号:CN201510170135.7

    申请日:2015-04-10

    Abstract: 本发明通过对门诊量数据与气象变化和环境污染数据的关联情况进行分析,构建基于非参数泊松回归模型的环境变化对疾病发病率的影响程度的定量分析模型,并在此基础上构建基于支持向量回归机的环境变化对门诊量影响的预测模型,对医院各科室的每周门诊量进行预测。使患者能够提前规避致病的不良气象条件和环境污染因素的影响,合理的安排日常活动;医院能够针对高发疾病合理配置各个科室的医疗资源和人手;公共卫生部门能够提前做好应急准备等,对特定人群进行提前干预,从而减少疾病的发病率,提高人类生活质量。

    一种环境变化对疾病发病影响的分析预测模型

    公开(公告)号:CN104809335A

    公开(公告)日:2015-07-29

    申请号:CN201510170135.7

    申请日:2015-04-10

    Abstract: 本发明通过对门诊量数据与气象变化和环境污染数据的关联情况进行分析,构建基于非参数泊松回归模型的环境变化对疾病发病率的影响程度的定量分析模型,并在此基础上构建基于支持向量回归机的环境变化对门诊量影响的预测模型,对医院各科室的每周门诊量进行预测。使患者能够提前规避致病的不良气象条件和环境污染因素的影响,合理的安排日常活动;医院能够针对高发疾病合理配置各个科室的医疗资源和人手;公共卫生部门能够提前做好应急准备等,对特定人群进行提前干预,从而减少疾病的发病率,提高人类生活质量。

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