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公开(公告)号：CN118658632B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411125626.5
申请日：2024-08-16
Applicant: 福建中医药大学
IPC: G16H50/70 , G16H50/30 , G16H15/00 , G16H20/60 , G16H20/30 , G16H20/10 , G06F16/9035 , G06F16/906 , G06F16/907 , G06F16/909 , G06F18/2415 , G06F18/2433 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及一种基于大数据分析的结直肠癌人群筛查方法、介质以及设备，根据用户信息得到第一分析数据集，并将第一待分析诱因组输入到第一神经网络模型中，得到第一待分析诱因组中诱发结直肠癌的概率参数，采集用户在当前采样周期中对应的第一预设时间段内的第一实际诱因数据得到第二待分析诱因组，将第二待分析诱因组输入到第二神经网络模型中，得到第二待分析诱因组诱发结直肠癌的概率参数的调节权重值，得到用户的结直肠癌的实际诱发概率，生成结直肠癌评测报告。通过用户信息以及第一实际诱因数据的采集，实现对用户生活饮食习惯所产生的数据的跟踪，便于用户根据实际情况及时在前期介入结直肠癌的预防操作，降低结直肠癌的患病概率。
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公开(公告)号：CN119480110B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510047390.6
申请日：2025-01-13
Applicant: 福建中医药大学
IPC: G16H50/30 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多维度的结直肠癌风险预测方法，利用LSTM网络模型，根据用户当前的实际生活信息，预测出用户在未来一段时间内的生活状态变化，并且，风险预测方法利用DBN概率算法模型，融合用户家族的结直肠病症信息，生成了用户自身结直肠病症概率分布的预测特征，基于多维度的结直肠癌风险预测方法，通过结合用户的实际生活信息和家族病症信息，实现了对用户未来结直肠癌风险的动态预测，这一动态、多维度的风险预测结果，相比现有方法而言更加准确和全面，实现了对结直肠癌风险的动态、精准预测，为用户提供了更有针对性的健康管理建议，具有较强的实用价值。
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公开(公告)号：CN119480110A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202510047390.6
申请日：2025-01-13
Applicant: 福建中医药大学
IPC: G16H50/30 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多维度的结直肠癌风险预测方法，利用LSTM网络模型，根据用户当前的实际生活信息，预测出用户在未来一段时间内的生活状态变化，并且，风险预测方法利用DBN概率算法模型，融合用户家族的结直肠病症信息，生成了用户自身结直肠病症概率分布的预测特征，基于多维度的结直肠癌风险预测方法，通过结合用户的实际生活信息和家族病症信息，实现了对用户未来结直肠癌风险的动态预测，这一动态、多维度的风险预测结果，相比现有方法而言更加准确和全面，实现了对结直肠癌风险的动态、精准预测，为用户提供了更有针对性的健康管理建议，具有较强的实用价值。
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公开(公告)号：CN118658632A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411125626.5
申请日：2024-08-16
Applicant: 福建中医药大学
IPC: G16H50/70 , G16H50/30 , G16H15/00 , G16H20/60 , G16H20/30 , G16H20/10 , G06F16/9035 , G06F16/906 , G06F16/907 , G06F16/909 , G06F18/2415 , G06F18/2433 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及一种基于大数据分析的结直肠癌人群筛查方法、介质以及设备，根据用户信息得到第一分析数据集，并将第一待分析诱因组输入到第一神经网络模型中，得到第一待分析诱因组中诱发结直肠癌的概率参数，采集用户在当前采样周期中对应的第一预设时间段内的第一实际诱因数据得到第二待分析诱因组，将第二待分析诱因组输入到第二神经网络模型中，得到第二待分析诱因组诱发结直肠癌的概率参数的调节权重值，得到用户的结直肠癌的实际诱发概率，生成结直肠癌评测报告。通过用户信息以及第一实际诱因数据的采集，实现对用户生活饮食习惯所产生的数据的跟踪，便于用户根据实际情况及时在前期介入结直肠癌的预防操作，降低结直肠癌的患病概率。
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