公开(公告)号：CN115171871A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210485938.1

申请日：2022-05-06

Applicant: 东南大学

Inventor： 杨鹏 ,  王超余 ,  谢亮亮 ,  马卫东

IPC: G16H50/20 ,  G16H50/70 ,  G06F16/33 ,  G06F16/36 ,  G06F16/951 ,  G06F40/295 ,  G06N5/02

Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱与注意力机制的心血管疾病预测方法，该方法首先构建心血管疾病语料库；接着构建心血管疾病领域知识图谱，对心血管疾病语料库中的原始文章，提取心血管疾病属性信息，构建知识图谱关系网；然后提取心血管疾病描述文本特征向量，根据知识图谱中心血管疾病和症状的关系，获取文本中症状实体，利用TransR知识表示模型对症状进行向量表示，通过基于注意力机制的LSTM(A‑LSTM)提取描述文本特征向量；最后通过softmax分类器进行心血管疾病识别。相比其他方法，本发明方法结合心血管疾病知识图谱和注意力机制，能够挖掘更深层的疾病特征，从而达到了更准确的预测效果。

公开(公告)号：CN115101198A

公开(公告)日：2022-09-23

申请号：CN202210480067.4

申请日：2022-05-05

Applicant: 东南大学

Inventor： 杨鹏 ,  谢亮亮 ,  王超余 ,  马卫东

IPC: G16H50/30 ,  G16H10/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种面向临床问诊记录的疾病预测方法与装置，方法包括以下步骤：临床缩略语的自动识别和资料采集；数据预处理；模型训练；模型测试与疾病预测。本发明借助注意力机制对重要内容的关注，构建了基于分层的双向GRU神经网络训练方法，将人借助外部资料理解缩略语本身含义的方式应用到疾病预测方法中，进而保证预测方法的准确性和可解释性。本发明打破了以往只关注源临床文本的方式，设计了自动识别缩略语和收集资料的装置，以扩展缩略语的知识信息，有效地提高缩略语的信息含量，使临床问诊记录整体的信息得到丰富，进一步提高疾病预测的准确性。

公开(公告)号：CN115101198B

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202210480067.4

申请日：2022-05-05

Applicant: 东南大学

Inventor： 杨鹏 ,  谢亮亮 ,  王超余 ,  马卫东

IPC: G16H50/30 ,  G16H10/20 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明公开了一种面向临床问诊记录的疾病预测方法与装置，方法包括以下步骤：临床缩略语的自动识别和资料采集；数据预处理；模型训练；模型测试与疾病预测。本发明借助注意力机制对重要内容的关注，构建了基于分层的双向GRU神经网络训练方法，将人借助外部资料理解缩略语本身含义的方式应用到疾病预测方法中，进而保证预测方法的准确性和可解释性。本发明打破了以往只关注源临床文本的方式，设计了自动识别缩略语和收集资料的装置，以扩展缩略语的知识信息，有效地提高缩略语的信息含量，使临床问诊记录整体的信息得到丰富，进一步提高疾病预测的准确性。