[发明专利]医疗数据的采集分析系统及其方法在审

专利信息
申请号: 202310623484.4 申请日: 2023-05-30
公开(公告)号: CN116580849A 公开(公告)日: 2023-08-11
发明(设计)人: 郑栋 申请(专利权)人: 杭州医初科技有限公司
主分类号: G16H50/70 分类号: G16H50/70;G06N3/0464;G06N3/08;G06F40/30;G06F40/289;G06F18/241
代理公司: 北京恒泰铭睿知识产权代理有限公司 11642 代理人: 苏天功
地址: 310000 浙江省杭州市*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 医疗 数据 采集 分析 系统 及其 方法
【权利要求书】:

1.一种医疗数据的采集分析系统,其特征在于,包括:患者相关数据采集模块,用于获取某一地区的所有糖尿病患者的相关数据,其中,所述相关数据包括年龄、性别、家族史和治疗记录;患者相关信息语义理解模块,用于将各个所述糖尿病患者的相关数据分别通过包含词嵌入层的语义编码器以得到多个糖尿病患者语义理解特征向量;患者信息语义关联模块,用于将所述多个糖尿病患者语义理解特征向量排列为二维特征矩阵后通过作为特征提取器的卷积神经网络模型以得到糖尿病患者间语义关联特征矩阵;体检数据采集模块,用于获取待诊断患者的体检数据;体检语义理解模块,用于将所述待诊断患者的体检数据通过所述包含词嵌入层的语义编码器以得到待诊断患者体检数据语义理解特征向量;查询模块,用于以所述待诊断患者体检数据语义理解特征向量作为查询特征向量,计算其与所述糖尿病患者间语义关联特征矩阵之间的矩阵乘积以得到分类特征向量;特征优化模块,用于对所述分类特征向量进行特征分布优化以得到优化分类特征向量;以及患病风险预警模块,用于将所述优化分类特征向量通过分类器以得到分类结果,所述分类结果用于表示待诊断患者发展为糖尿病的风险等级。

2.根据权利要求1所述的医疗数据的采集分析系统,其特征在于,所述患者相关信息语义理解模块,包括:第一分词单元,用于对各个所述糖尿病患者的相关数据进行分词处理以将各个所述糖尿病患者的相关数据转化为由多个词组成的词序列;第一词嵌入单元,用于使用所述包含嵌入层的语义编码器的嵌入层分别将所述词序列中各个词映射为词嵌入向量以得到词嵌入向量的序列;第一上下文编码单元,用于使用所述包含嵌入层的语义编码器的转换器对所述词嵌入向量的序列进行基于转换器思想的全局上下文语义编码以得到多个全局上下文语义特征向量;以及第一级联单元,用于将所述多个全局上下文语义特征向量进行级联以得到所述多个糖尿病患者语义理解特征向量。

3.根据权利要求2所述的医疗数据的采集分析系统,其特征在于,所述第一上下文编码单元,包括:查询向量构造子单元,用于将所述词嵌入向量的序列进行一维排列以得到全局特征向量;自注意子单元,用于计算所述全局特征向量与所述词嵌入向量的序列中各个词嵌入向量的转置向量之间的乘积以得到多个自注意力关联矩阵;标准化子单元,用于分别对所述多个自注意力关联矩阵中各个自注意力关联矩阵进行标准化处理以得到多个标准化后自注意力关联矩阵;关注度计算子单元,用于将所述多个标准化后自注意力关联矩阵中各个标准化后自注意力关联矩阵通过Softmax分类函数以得到多个概率值;注意力施加子单元,用于分别以所述多个概率值中各个概率值作为权重对所述词嵌入向量的序列中各个词嵌入向量进行加权以得到所述多个上下文语义特征向量;以及级联子单元,用于将所述多个上下文语义特征向量进行级联以得到所述多个全局上下文语义特征向量。

4.根据权利要求3所述的医疗数据的采集分析系统,其特征在于,所述患者信息语义关联模块,用于:使用所述作为特征提取器的卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中分别对输入数据进行:对输入数据进行卷积处理以得到卷积特征图;对所述卷积特征图进行沿通道维度的池化以得到池化特征图;以及对所述池化特征图进行非线性激活以得到激活特征图;其中,所述作为特征提取器的卷积神经网络的最后一层的输出为所述糖尿病患者间语义关联特征矩阵,所述作为特征提取器的卷积神经网络的第一层的输入为所述多个糖尿病患者语义理解特征向量排列得到的二维特征矩阵。

5.根据权利要求4所述的医疗数据的采集分析系统,其特征在于,所述体检语义理解模块,包括:第二分词单元,用于对所述待诊断患者的体检数据进行分词处理以将所述待诊断患者的体检数据转化为由多个词组成的词序列;第二词嵌入单元,用于使用所述包含嵌入层的语义编码器的嵌入层分别将所述词序列中各个词映射为词嵌入向量以得到词嵌入向量的序列;第二上下文编码单元,用于使用所述包含嵌入层的语义编码器的转换器对所述词嵌入向量的序列进行基于转换器思想的全局上下文语义编码以得到多个全局上下文语义特征向量;以及第二级联单元,用于将所述多个全局上下文语义特征向量进行级联以得到所述待诊断患者体检数据语义理解特征向量。

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