[发明专利]一种基于多标签学习的体检后慢性疾病预后系统有效
| 申请号： | 202010038223.2 | 申请日： | 2020-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN111312401B | 公开（公告）日： | 2021-12-17 |
| 发明（设计）人： | 李劲松;周天舒;吴承凯;张莹 | 申请（专利权）人： | 之江实验室 |
| 主分类号： | G16H50/80 | 分类号： | G16H50/80;G16H50/30;G16H50/70;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 刘静 |
| 地址： | 310023 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多标签学习的体检后慢性疾病预后系统，该系统包括数据获取模块、数据预处理模块、基础预测模型构建模块和本地预测模块；数据获取模块用于获取体检用户的体检数据；基础预测模型构建模块用于构建针对体检场景的多标签学习模型；本地预测模块包括本地模型训练单元和预测单元，本地模型训练单元将训练好的本地预测模型固化至本地预测模块内，预测单元输出对多个慢性疾病发生情况的预测预后指数，最终获得慢病未来预期发生时间。本发明系统使用多标签学习方法，能够对慢性疾病并发情况下的内部关系进行提取，更加符合慢性疾病高并发性的特点，能够更好地完成对未来慢性疾病发生情况的准确预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 标签 学习 体检 慢性 疾病 预后 系统 | ||
【主权项】：
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