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公开(公告)号:CN109637669B
公开(公告)日:2023-07-18
申请号:CN201811407145.8
申请日:2018-11-22
申请人: 中山大学
IPC分类号: G16H20/00 , G16H50/20 , G16H10/60 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的治疗方案的生成方法,包括以下步骤:获取待处理的病人的诊断信息;将所述诊断信息输入深度神经网络模型进行处理,得到所述待处理的病人的本次治疗方案的预测结果;将所述本次治疗方案的预测结果输入序列到序列模型进行处理,得到所述待处理的病人的未来治疗方案的预测结果。本发明还公开了一种基于深度学习的治疗方案的生成装置以及计算机可读存储介质。本发明通过具有时间联结的前馈型深度神经网络生成病人的当次的治疗方案,并通过序列到序列模型预测病人未来的治疗方案,为病人提供递进的治疗方案参考建议从而达到更好地辅助治疗的目的。
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公开(公告)号:CN109637669A
公开(公告)日:2019-04-16
申请号:CN201811407145.8
申请日:2018-11-22
申请人: 中山大学
CPC分类号: G16H50/50 , G06N3/0454 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的治疗方案的生成方法,包括以下步骤:获取待处理的病人的诊断信息;将所述诊断信息输入深度神经网络模型进行处理,得到所述待处理的病人的本次治疗方案的预测结果;将所述本次治疗方案的预测结果输入序列到序列模型进行处理,得到所述待处理的病人的未来治疗方案的预测结果。本发明还公开了一种基于深度学习的治疗方案的生成装置以及计算机可读存储介质。本发明通过具有时间联结的前馈型深度神经网络生成病人的当次的治疗方案,并通过序列到序列模型预测病人未来的治疗方案,为病人提供递进的治疗方案参考建议从而达到更好地辅助治疗的目的。
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