[发明专利]一种基于语义图网络的医疗预测方法及系统在审
| 申请号： | 202110219069.3 | 申请日： | 2021-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN113035362A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 赵青;李建强;徐得中;徐春 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G16H50/70 | 分类号： | G16H50/70;G16H10/60;G06N3/04;G06K9/62;G06F40/30;G06F40/295;G06F40/211 |
| 代理公司： | 北京东方盛凡知识产权代理事务所(普通合伙) 11562 | 代理人： | 王颖 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于语义图网络的医疗预测方法及系统，基于领域知识识别电子病历中的实体，并采用双向门控循环单元学习文本的序列特征。其次，为了细粒度的提取电子病历中的语义关系，定义两种类型的子图，基于知识的图表示和基于文本的图表示，并采用图卷积神经网络GCN和图注意力网络GAT提取语义关系特征，其中基于文本的图表示允许提取实体或词与其自身的关系，用于表示实体或词特征。针对属性‑值特征，在提取电子病历中的数值或类别特征之后，利用双向门控循环单元Bi‑GRU提取他们对应的实体，构建属性‑值的图表示。最后，将语义关系和属性‑值进行融合训练疾病的等级预测模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 语义 网络 医疗 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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