[发明专利]一种基于图神经网络的患者住院时长早期预测方法及装置有效
| 申请号： | 202110601268.0 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113345564B | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 邱航;胡智栩;王利亚;周德嘉;丁舒涵 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G16H40/20 | 分类号： | G16H40/20;G16H50/50;G16H50/70;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙) 11870 | 代理人： | 李林合 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于图神经网络的患者住院时长早期预测方法及装置，属于数据处理技术领域，该方法包括：获取病案首页数据集，并进行预处理；提取患者的基础特征和历史特征；根据预处理后的病案首页数据集，提取疾病向量；构建患者相似性网络；基于患者住院时长标签、基础特征、历史特征、疾病向量以及患者相似性网络，利用GraphSAGE图神经网络构建住院时长早期预测模型；利用住院时长早期预测模型预测待预测样本的住院时长，得到患者住院时长早期预测结果。本发明在入院点对患者的住院时长进行早期预测，具有更高的适用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 患者 住院 早期 预测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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