公开(公告)号：CN113496779A

公开(公告)日：2021-10-12

申请号：CN202011364831.9

申请日：2020-11-27

Applicant: 株式会社日立制作所

Inventor： 黎子盛 ,  荻野昌宏 ,  吉光喜太郎 ,  内尾佳贵

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明的预测方法即使向使用多种生物体信息和诊疗信息的学习数据生成的预测模型输入与学习数据不同种类数的生物体信息和诊疗信息，也能够生成能够反映多种数据的特征量的融合特征量，高精度地预测患者状态。一种预测方法，其特征在于，具备：解析步骤，分别解析患者的生物体信息、生物体信息以外的患者诊疗信息，提取特征量；融合步骤，融合上述生物体信息特征量和上述诊疗信息特征量，生成融合特征量；学习步骤，学习上述生物体信息特征量与诊疗信息特征量的关系性；特征量变动学习步骤，只根据生物体信息的输入，通过上述特征量关系性学习，预测上述融合特征量；预测步骤，使用通过上述特征量变动学习得到的预测融合特征量来预测患者状态。