公开(公告)号：CN117079821B

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311314877.3

申请日：2023-10-12

Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)

Inventor： 常春 ,  席韩旭 ,  张宇迪 ,  王一锟 ,  孙永昌 ,  计虹 ,  贺志强

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/20 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明涉及一种患者住院事件预测方法，属于医疗健康技术领域，解决了现有技术中训练效率低，不能精确进行预测的问题。方法包括：获取患者的健康相关数据；基于健康相关数据确定初始特征项；构建第一图注意力网络，基于初始特征项对应的患者的健康相关数据训练第一图注意力网络得到训练好的第一图注意力网络；基于训练好的第一图注意力网络的注意力权重计算初始特征项的支持度，基于支持度筛选用于预测患者住院的预测特征项；基于预测特征项对训练好的第一图注意力网络进行调整得到第二图注意力网络；基于第二图注意力网络和待预测患者的预测特征项对应的健康相关数据得到待预测患者的住院事件预测结果。实现了快速精确的患(56)对比文件Cheng, L 等.Hospitalization BehaviorPrediction Based on Attention and TimeAdjustment Factors in Bidirectional LSTM.《Database Systems for AdvancedApplications》.2019,第397-401页.

公开(公告)号：CN117079821A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202311314877.3

申请日：2023-10-12

Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)

Inventor： 常春 ,  席韩旭 ,  张宇迪 ,  王一锟 ,  孙永昌 ,  计虹 ,  贺志强

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/20 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/2433 ,  G06F18/27

Abstract: 本发明涉及一种患者住院事件预测方法，属于医疗健康技术领域，解决了现有技术中训练效率低，不能精确进行预测的问题。方法包括：获取患者的健康相关数据；基于健康相关数据确定初始特征项；构建第一图注意力网络，基于初始特征项对应的患者的健康相关数据训练第一图注意力网络得到训练好的第一图注意力网络；基于训练好的第一图注意力网络的注意力权重计算初始特征项的支持度，基于支持度筛选用于预测患者住院的预测特征项；基于预测特征项对训练好的第一图注意力网络进行调整得到第二图注意力网络；基于第二图注意力网络和待预测患者的预测特征项对应的健康相关数据得到待预测患者的住院事件预测结果。实现了快速精确的患者住院事件预测。

公开(公告)号：CN117235487B

公开(公告)日：2024-03-12

申请号：CN202311315662.3

申请日：2023-10-12

Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)

Inventor： 常春 ,  席韩旭 ,  张宇迪 ,  王一锟 ,  孙永昌 ,  计虹 ,  贺志强

IPC: G06F18/2113 ,  G06F18/213 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G16H10/60 ,  G16H50/20 ,  G16H50/70

Abstract: 本发明涉及一种用于预测哮喘患者住院事件的特征提取方法和系统，属于医疗健康技术领域，解决了现有技术中特征多训练效率低，不能精确进行预测的问题。方法包括：获取哮喘患者的健康相关数据；对所述健康相关数据进行筛选得到初始特征项；构建图注意力网络，所述图注意力网络包括多层图注意力层；每层图注意力层的节点与所述初始特征项对应；基于初始特征项对应的患者的健康相关数据训练所述图注意力网络得到训练好的图注意力网络；基于训练好的所述图注意力网络中每个节点的重要度计算每个节点的支持度，基于每个节点的支持度得到用于预测哮喘患者住院事件的特征项。实现了预测患者住院事件的特征的快速精确提取。

公开(公告)号：CN117235487A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311315662.3

申请日：2023-10-12

Applicant: 北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)

Inventor： 常春 ,  席韩旭 ,  张宇迪 ,  王一锟 ,  孙永昌 ,  计虹 ,  贺志强

IPC: G06F18/2113 ,  G06F18/213 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G16H10/60 ,  G16H50/20 ,  G16H50/70

Abstract: 本发明涉及一种用于预测哮喘患者住院事件的特征提取方法和系统，属于医疗健康技术领域，解决了现有技术中特征多训练效率低，不能精确进行预测的问题。方法包括：获取哮喘患者的健康相关数据；对所述健康相关数据进行筛选得到初始特征项；构建图注意力网络，所述图注意力网络包括多层图注意力层；每层图注意力层的节点与所述初始特征项对应；基于初始特征项对应的患者的健康相关数据训练所述图注意力网络得到训练好的图注意力网络；基于训练好的所述图注意力网络中每个节点的重要度计算每个节点的支持度，基于每个节点的支持度得到用于预测哮喘患者住院事件的特征项。实现了预测患者住院事件的特征的快速精确提取。