[发明专利]一种哮喘概率的确定方法及装置在审
| 申请号： | 201810420005.8 | 申请日： | 2018-05-04 |
| 公开（公告）号： | CN108877924A | 公开（公告）日： | 2018-11-23 |
| 发明（设计）人： | 魏子昆;丁泽震;华铱炜 | 申请（专利权）人： | 杭州依图医疗技术有限公司;杭州依图网络科技有限公司;广州依图医疗技术有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人： | 黄志华 |
| 地址： | 310000 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种哮喘概率的确定方法及装置，该方法包括通过从就诊信息中提取患者的多个预设特征的特征值；对多个特征值进行预处理，确定出患者的特征向量，特征向量通过第一神经网络模型的处理，确定出特征向量对应的置信度，其中，第一神经网络模型为通过对哮喘患者训练集学习生成的，根据特征向量对应的置信度，确定出所述患者的哮喘概率。基于从患者就诊信息中提取的预设特征，使用对哮喘患者训练集学习生成的第一神经网络模型进行处理，可以快速得到患者的哮喘概率，提高了哮喘诊断的效率和准确性，降低了医生诊断的难度。 | ||
| 搜索关键词： | 哮喘 特征向量 神经网络模型 概率 患者训练 就诊信息 置信度 预设 预处理 哮喘诊断 医生诊断 学习 | ||
【主权项】：
1.一种哮喘概率的确定方法，其特征在于，包括：从就诊信息中提取患者的多个预设特征的特征值；对所述多个特征值进行预处理，确定出所述患者的特征向量；所述特征向量通过第一神经网络模型的处理，确定出所述特征向量对应的置信度；所述第一神经网络模型为通过对哮喘患者训练集学习生成的；根据所述特征向量对应的置信度，确定出所述患者的哮喘概率。
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