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公开(公告)号：CN113888109A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202110996719.5
申请日：2021-08-27
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，尤其涉及旅居养老综合服务系统，本系统包括旅居养老平台和旅居养老管理平台，本发明解决了现有技术存在基于我国人口老龄化严重和信息化程度落后，从而导致老年人的生活质量偏低，不利于对老人进行康复护理和身心健康的问题，具有将旅居和康养相结合，不仅可以提高老年人的生活质量，还可以对老人进行康复护理，从而提高老人的身心健康的有益技术效果。
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公开(公告)号：CN117292835B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311585543.X
申请日：2023-11-27
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本申请涉及一种预测ICU患者的不良预后风险的装置和系统。该装置包括处理器，配置为获取ICU患者在进入ICU的初始24小时内的各个特征变量的值，特征变量包括类别变量和连续变量；基于特征变量的值，利用训练好的深度学习网络，对ICU患者的不良预后风险进行预测，深度学习网络基于特征提取部、特征融合部、风险预测部依序串联而构成，并特征提取部对类别变量和连续变量分别进行特征提取以生成由第一类别特征编码和第一连续特征编码组成的第一特征编码二元组。本申请的装置能够更充分、更有效地利用特征变量中的有价值信息，充分关注不同类型特征变量间的关联，更准确地预测ICU患者的不良结局风险。
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公开(公告)号：CN117292835A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311585543.X
申请日：2023-11-27
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本申请涉及一种预测ICU患者的不良预后风险的装置和系统。该装置包括处理器，配置为获取ICU患者在进入ICU的初始24小时内的各个特征变量的值，特征变量包括类别变量和连续变量；基于特征变量的值，利用训练好的深度学习网络，对ICU患者的不良预后风险进行预测，深度学习网络基于特征提取部、特征融合部、风险预测部依序串联而构成，并特征提取部对类别变量和连续变量分别进行特征提取以生成由第一类别特征编码和第一连续特征编码组成的第一特征编码二元组。本申请的装置能够更充分、更有效地利用特征变量中的有价值信息，充分关注不同类型特征变量间的关联，更准确地预测ICU患者的不良结局风险。
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