公开(公告)号：CN113782209A

公开(公告)日：2021-12-10

申请号：CN202011022650.8

申请日：2020-09-25

Applicant: 北京大学 ,  北京大学第三医院(北京大学第三临床医学院)

Inventor： 王亚沙 ,  唐雯 ,  马连韬 ,  徐云浩 ,  马辛宇 ,  高俊逸

IPC: G16H50/50 ,  G16H50/20 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于循环神经网络的慢性病患者智能预后方法及系统，方法包括：S100、获取并处理患者的医疗数据；S200、基于处理后的医疗数据，以及循环神经网络模型或门控循环单元，建立预测模型，通过预测模型预测患者在相应时刻的死亡风险。本发明基于循环神经网络模型及其变体以及融合了患者静态信息与随时间变化的动态信息的医疗数据建立预测模型，预测患者在相应时刻的死亡风险，辅助临床医生进行决策。

公开(公告)号：CN112205965B

公开(公告)日：2022-02-22

申请号：CN202010884840.4

申请日：2020-08-28

Applicant: 北京大学

Inventor： 王亚沙 ,  马连韬 ,  余志浩 ,  焦贤锋 ,  周佳慧 ,  马辛宇

IPC: A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一张基于时间窗口切割的健康风险关键事件检测方法及系统，方法包括：S100、将患者的电子病历输入训练好的深度学习模型中，获取患者每次就诊生理指标的重要指数和死亡风险指数；S200、将患者健康风险关键事件检测的目标按时间窗口分为四种类型，基于获取的各生理指标的重要指数和死亡风险指数，对所述四种类型分别进行检测，筛选出需要提出健康风险关键事件的生理指标；S300、基于可视化界面，展示患者健康风险关键事件检测过程以及检测结果。本发明可以从医院的病人电子病历数据中挖掘出更多有价值有参考意义的信息来帮助医生进行诊断。

公开(公告)号：CN112205965A

公开(公告)日：2021-01-12

申请号：CN202010884840.4

申请日：2020-08-28

Applicant: 北京大学

Inventor： 王亚沙 ,  马连韬 ,  余志浩 ,  焦贤锋 ,  周佳慧 ,  马辛宇

IPC: A61B5/00

Abstract: 本发明公开了一张基于时间窗口切割的健康风险关键事件检测方法及系统，方法包括：S100、将患者的电子病历输入训练好的深度学习模型中，获取患者每次就诊生理指标的重要指数和死亡风险指数；S200、将患者健康风险关键事件检测的目标按时间窗口分为四种类型，基于获取的各生理指标的重要指数和死亡风险指数，对所述四种类型分别进行检测，筛选出需要提出健康风险关键事件的生理指标；S300、基于可视化界面，展示患者健康风险关键事件检测过程以及检测结果。本发明可以从医院的病人电子病历数据中挖掘出更多有价值有参考意义的信息来帮助医生进行诊断。