发明专利 已授权

一种基于机器学习的医疗数据异常检测方法

📄 申请号:CN202510363866.7 📄 发布日:2025/12/04

著录项目信息

申请日
2025-03-26
公开号
CN120280173B
公开日
2025-11-11
申请人
南京医路云数字科技研究院有限公司
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

医疗数据分析, 临床决策支持, 健康监测, 电子病历分析, 疾病预测

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的医疗数据异常检测方法,包括:通过医疗数据采集接口获取多模态医疗数据集;对数据集进行数据清洗、特征选择及多模态融合,生成标准化特征矩阵;构建混合机器学习模型,混合机器学习模型包括无监督聚类模块与有监督分类模块,将标准化特征矩阵输入至混合机器学习模型中进行联合训练;基于动态阈值优化算法计算并更新异常判定阈值;根据混合机器学习模型的输出结果及异常判定阈值,标记医疗数据中的异常样本,并输出异常类型及关联的临床指标参数。本发明能够及时识别新的异常模式或病例,减少了漏诊的风险,降低了误报率,确保了整体动态异常检测过程的连续性与准确性。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

同领域国内专利 · IPC: (G16H50_70)

议价
不含过户费

📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:117 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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