公开(公告)号：CN115831305A

公开(公告)日：2023-03-21

申请号：CN202211645856.5

申请日：2022-12-20

Applicant: 中南大学 ,  中南大学湘雅医院

Inventor： 吕丰 ,  钱信宇 ,  吴帆 ,  周杰钰 ,  张永敏 ,  张尧学 ,  张丽娜 ,  钱招昕 ,  王占稳 ,  谢树才

IPC: G16H10/60 ,  G16H50/70 ,  G16H50/30 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明公开了基于重症特征的疫情患者转阴天数分类预测方法及系统，本方法通过获取患者的病例数据表；计算病例数据表中的检测指标与核酸ct值的Pearson相关系数；根据Pearson相关系数，对病例数据表中的每一个检测指标的数据完整性进行打分，选取分数高于预设值的多个重症特征指标；根据多个重症特征指标，筛选转阴前的患者检测指标数据集；将患者检测指标数据集输入至训练好的预测模型中，获得患者转阴天数分类预测的结果。本发明能够提高分类预测患者转阴天数的准确度。

公开(公告)号：CN116759098A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310724045.2

申请日：2023-06-19

Applicant: 中南大学 ,  中南大学湘雅医院

Inventor： 吕丰 ,  钱信宇 ,  吴帆 ,  周杰钰 ,  张永敏 ,  张尧学 ,  钱招昕 ,  张丽娜 ,  王占稳 ,  左志红

IPC: G16H50/50 ,  G16H50/30 ,  G16H50/70 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种危重症生存概率预测模型训练及预测方法，该方法包括获取奥密克戎患者患病数据；对患病数据进行处理，得到格式统一的患病数据；从患病数据中筛选出重症指标；对重症指标进行数据填充，并对数据填充后的所有重症指标进行归一化处理；以归一化处理后的重症指标为输入样本，以出院状态为输出样本，构建样本数据集；构建长短期记忆模型，模型包括依次连接的时间感知长短期记忆单元、全连接层以及激活层；利用样本数据集对模型进行训练，得到目标长短期记忆模型。本发明避免了不重要指标对模型准确度的影响，解决了传统模型无法适用于患者项目检查时间间隔不固定的场景。