一种糖尿病并发症预测模型的建模方法

    公开(公告)号:CN111968748A

    公开(公告)日:2020-11-20

    申请号:CN202010847939.7

    申请日:2020-08-21

    Abstract: 本发明提供了一种糖尿病并发症预测模型的建模方法,包括如下步骤:S10数据采集,采集医院糖尿病并发症数据;S20数据处理,将所述并发症数据进行预处理获得建模数据;S30将所述建模数据利用SPSS软件进行数据离散化处理获得特征数据;以及S40使用70%的所述特征数据对机器学习模型进行训练,使用30%的所述特征数据对所述机器学习模型进行测试,获得所述糖尿病并发症预测模型。本发明的一种糖尿病并发症预测模型的建模方法,使用大量现有的国内糖尿病患者的电子病历数据建立糖尿病并发症预测模型,可提高国内糖尿病患者的并发症的预测效果,将所述糖尿病并发症预测模型应用于糖尿病并发症预测可针对高危人群采取恰当措施,辅助医生诊疗。

    一种公共卫生事件预警知识库的构建方法

    公开(公告)号:CN105630899B

    公开(公告)日:2019-11-08

    申请号:CN201510961363.6

    申请日:2015-12-21

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明涉及一种公共卫生事件预警知识库的构建方法,包括构建初始领域知识库,文本分类,词聚类并扩展知识库。通过本方法构建知识库节约了人力成本,保证了知识库的准确性,同时还便于随时扩展更新,为探究抽取突发公共卫生事件的特征、评估突发公共卫生事件的状态、分析突发公共卫生事件的演化、以及预测新事件发生提供了数据基础。

    一种基于神经网络语言模型的药物潜在不良反应发现方法

    公开(公告)号:CN109767817A

    公开(公告)日:2019-05-17

    申请号:CN201910039475.4

    申请日:2019-01-16

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 一种基于神经网络语言模型的药物潜在不良反应发现方法,涉及药物潜在不良反应发现方法领域,包括以下步骤,数据获取及清洗;模型优化,修改原始的Skip-gram算法,用于从FDA的AERS报告和DrugBank DDI数据集中进行特征提取;拓展相互作用库,选取5种不良反应大类:肾损伤、心脏毒性、肝毒性、血压异常和神经毒性,以这5种不良反应大类作为Logistic回归验证药物、不良反应向量的范围并在这5大类范围内拓展DrugBank药物相互作用库;Logistic回归验证向量效果,使用Scikit-learn完成CM-TF-IDF模型构建及分布式向量生成。该基于神经网络语言模型的药物潜在不良反应发现方法,解决了现有的方法数据处理速度较慢,不适合处理大规模数据集,同时不能快速进行特征学习的问题。

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