[发明专利]基于神经网络和机器学习的关节炎康复诊疗方法及系统有效
| 申请号： | 202110363284.0 | 申请日： | 2021-04-02 |
| 公开（公告）号： | CN112735585B | 公开（公告）日： | 2021-08-03 |
| 发明（设计）人： | 刘思佳 | 申请（专利权）人： | 刘思佳 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H50/30;G06N20/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都立新致创知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 51277 | 代理人： | 谭德兵 |
| 地址： | 610000 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于神经网络和机器学习的关节炎康复诊疗方法及系统，包括：采集患者多个维度的量表数据输入到深度神经网络量表评估模型中；深度神经网络量表评估模型将多个维度的量表中的关键信息看作多源数据，通过构造扩模态交叉自编码神经网络在多个数据源之间形成不同跨数据源组合的统一表达，并根据所述统一表达综合评估量表；将所述深度神经网络量表评估模型对量表的综合评估作为反馈激励输入到机器学习模型中自动生成康复诊断的处方方案。本发明通过深度神经网络跟机器学习模型的结合来对采集输入的患者量表数据进行评估，并自动输出智能化的康复诊断处方方案，医生不需要再通过在线问诊系统进行问诊，极大地提升了问诊效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 机器 学习 关节炎 康复 诊疗 方法 系统 | ||
【主权项】：
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