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公开(公告)号：CN116072251A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211342147.X
申请日：2022-10-31
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明的目的是提供一种基于电子病历的传染病自动检测方法，所述方法包括：电子病历的预处理，例如缺失值填充；特征表示方法，包括独热编码和分布式表示，用于将类别特征表示为机器可识别的向量形式；特征选择方法，包括基于统计学的方法和基于强化学习的方法，用于从大型特征集合中快速有效地筛选出有效的特征子集；下游分类算法，包括常用的四种机器学习算法和一种深度学习算法，用于基于特征子集的传染病分类鉴别。实验表明，基于强化学习的方法可以通过自动选择最有效的特征子集来极大改善模型的分类性能，本发明提出的传染病自动诊断程序可以帮助医生进行感染识别和高危人群的定位。
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