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公开(公告)号：CN117877663A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410277296.5
申请日：2024-03-12
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
Inventor： 吴楠 , 吕超 , 鲁方亮 , 周秀耕 , 李想 , 于文华 , 张春娥 , 杜松涛 , 韩超 , 陈凯申 , 王嘉 , 王宇昭 , 李少雷 , 王亮 , 刘轶男 , 阎石 , 张善渊 , 黄淼 , 宋东东 , 赵大川
Abstract: 本发明提供了一种肺癌术后康复的方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取客户端发送的患者病例信息；对患者的术后诊断信息进行处理，生成患者的生理因素风险因子；对患者的生理因素风险因子进行预处理，生成患者的术后类型和用于表征当前术后类型的标识信息；若业务负载状态最低的服务器为当前服务器，则基于当前服务器所存储的与标识信息相匹配的术后风险评估模型，对患者的生理因素风险因子进行处理，生成患者的术后风险值；基于术后康复决策模型对患者的术后风险值进行处理，生成术后康复指导信息；获取患者的术后康复信息；基于术后康复决策模型对患者的术后康复信息进行处理，生成目标术后康复指导策略。
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公开(公告)号：CN117877725A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311779196.4
申请日：2023-12-22
Applicant: 浙江大学 , 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
IPC: G16H50/30 , G06F18/231 , G06F18/243 , G06F18/22 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种非小细胞肺癌术后并发症风险预测模型的构建方法和装置，包括以下步骤：根据临床医学数据的原始数据集计算得到标签余弦相似性矩阵；对标签余弦相似性矩阵进行层次聚类得到并发症标签层次聚类树状图；划分若干聚类簇距离值并对并发症标签层次聚类树状图进行独立分割，得到若干包含不同聚类簇的标签集；基于若干包含不同聚类簇的标签集和并发症标签层次聚类树状图，构建包含共享隐含层的部分参数共享的多任务深度学习模型；根据原始数据集对多任务深度学习模型进行训练后得到非小细胞肺癌术后并发症风险预测模型。本发明能够有效建模标签粒度与标签间相关性，提高非小细胞肺癌术后并发症风险预测精准性，具有重要的临床应用价值。
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公开(公告)号：CN117877663B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410277296.5
申请日：2024-03-12
Applicant: 北京肿瘤医院(北京大学肿瘤医院)
Inventor： 吴楠 , 吕超 , 鲁方亮 , 周秀耕 , 李想 , 于文华 , 张春娥 , 杜松涛 , 韩超 , 陈凯申 , 王嘉 , 王宇昭 , 李少雷 , 王亮 , 刘轶男 , 阎石 , 张善渊 , 黄淼 , 宋东东 , 赵大川
Abstract: 本发明提供了一种肺癌术后康复的方法及相关设备，应用于数据处理技术领域。本申请获取客户端发送的患者病例信息；对患者的术后诊断信息进行处理，生成患者的生理因素风险因子；对患者的生理因素风险因子进行预处理，生成患者的术后类型和用于表征当前术后类型的标识信息；若业务负载状态最低的服务器为当前服务器，则基于当前服务器所存储的与标识信息相匹配的术后风险评估模型，对患者的生理因素风险因子进行处理，生成患者的术后风险值；基于术后康复决策模型对患者的术后风险值进行处理，生成术后康复指导信息；获取患者的术后康复信息；基于术后康复决策模型对患者的术后康复信息进行处理，生成目标术后康复指导策略。
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