[发明专利]一种基于深度学习和知识图谱的患者画像方法及系统在审
| 申请号： | 202110038673.6 | 申请日： | 2021-01-12 |
| 公开（公告）号： | CN112837769A | 公开（公告）日： | 2021-05-25 |
| 发明（设计）人： | 樊昭磊;吴军;李涛;何云威;王雷;孙钊 | 申请（专利权）人： | 山东众阳健康科技集团有限公司 |
| 主分类号： | G16H10/60 | 分类号： | G16H10/60;G16H20/10;G16H50/20;G06F16/35;G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李琳 |
| 地址： | 250000 山东省济南市高*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度学习和知识图谱的患者画像方法及系统，包括：获取患者医疗数据；根据医学知识图谱对患者医疗数据进行分词，对每个词进行向量化后，构建词向量矩阵；将词向量矩阵采用预先训练的深度学习模型得到患者标签；根据患者标签完成对患者的画像。基于患者医疗数据和医学知识图谱计算患者的疾病标签，根据患者疾病标签完成患者画像，在辅助诊疗、用药推荐等应用中，能够辅助医生快速定位患者病情。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 知识 图谱 患者 画像 方法 系统 | ||
【主权项】：
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