公开(公告)号：CN117954090A

公开(公告)日：2024-04-30

申请号：CN202410066039.7

申请日：2024-01-17

Applicant: 扬州大学

Inventor： 李斌 ,  张彬阳 ,  许天涵

IPC: G16H50/30 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06F17/16 ,  G06F40/284 ,  G06F40/232 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态缺失数据患者的死亡率预测方法及系统，所述方法包括：获取多模态患者数据；对获取的数据进行预处理；使用不同的编码器分别对多模态患者数据进行特征映射；通过标签特征对患者进行分组，并使用核函数计算组内患者相似性；通过相似矩阵来筛选相似患者，补全缺失模态信息；使用交叉注意力机制融合患者的多模态数据，对融合特征进行决策，得到患者死亡预测结果。本发明可以更好的获得完整的患者表示，提高模型的效率和准确性；通过使用交叉注意力机制融合患者的多模态信息可以更好的减少模态间的差异性，加强模态间的联系，使之更加符合实际情况，同时提高模型的性能。