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公开(公告)号:CN113345564A
公开(公告)日:2021-09-03
申请号:CN202110601268.0
申请日:2021-05-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图神经网络的患者住院时长早期预测方法及装置,属于数据处理技术领域,该方法包括:获取病案首页数据集,并进行预处理;提取患者的基础特征和历史特征;根据预处理后的病案首页数据集,提取疾病向量;构建患者相似性网络;基于患者住院时长标签、基础特征、历史特征、疾病向量以及患者相似性网络,利用GraphSAGE图神经网络构建住院时长早期预测模型;利用住院时长早期预测模型预测待预测样本的住院时长,得到患者住院时长早期预测结果。本发明在入院点对患者的住院时长进行早期预测,具有更高的适用价值。
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公开(公告)号:CN113345564B
公开(公告)日:2022-08-05
申请号:CN202110601268.0
申请日:2021-05-31
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于图神经网络的患者住院时长早期预测方法及装置,属于数据处理技术领域,该方法包括:获取病案首页数据集,并进行预处理;提取患者的基础特征和历史特征;根据预处理后的病案首页数据集,提取疾病向量;构建患者相似性网络;基于患者住院时长标签、基础特征、历史特征、疾病向量以及患者相似性网络,利用GraphSAGE图神经网络构建住院时长早期预测模型;利用住院时长早期预测模型预测待预测样本的住院时长,得到患者住院时长早期预测结果。本发明在入院点对患者的住院时长进行早期预测,具有更高的适用价值。
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