发明专利已授权

一种基于语义图网络的医疗预测方法及系统

📄 申请号：CN202110219069.3 📄 发布日：2026/04/30

著录项目信息

申请日

2021-02-26

公开号

CN113035362B

公开日

2024-04-09

申请人

北京工业大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16H50_70

IPC 分类号

G16H50_70 , G16H10_60 , G06N3_0464 , G06F18_214 , G06F40_30 , G06F40_295 , G06F40_211 ,

技术画像

所属领域

人工智能算法人工智能算法医疗预测模型图神经网络

应用场景

医疗预测, 辅助诊断, 健康管理, 疾病风险预测, 临床决策支持

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摘要

本发明公开了一种基于语义图网络的医疗预测方法及系统，基于领域知识识别电子病历中的实体，并采用双向门控循环单元学习文本的序列特征。其次，为了细粒度的提取电子病历中的语义关系，定义两种类型的子图，基于知识的图表示和基于文本的图表示，并采用图卷积神经网络GCN和图注意力网络GAT提取语义关系特征，其中基于文本的图表示允许提取实体或词与其自身的关系，用于表示实体或词特征。针对属性‑值特征，在提取电子病历中的数值或类别特征之后，利用双向门控循环单元Bi‑GRU提取他们对应的实体，构建属性‑值的图表示。最后，将语义关系和属性‑值进行融合训练疾病的等级预测模型。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

全自动高速制袋装置

当前第 / 件

一种药用包装袋生产装置

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