一种基于疾病二分类器的辅助诊断模型的诊断方法
基本信息
| 申请号 | CN202110618187.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113342973A | 公开（公告）日 | 2021-09-03 |
| 申请公布号 | CN113342973A | 申请公布日 | 2021-09-03 |
| 分类号 | G06F16/35（2019.01）I;G06K9/46（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G16H10/60（2018.01）I;G16H50/20（2018.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 叶方全;陈逸龙 | 申请（专利权）人 | 重庆南鹏人工智能科技研究院有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 401120重庆市渝北区金开大道西段106号12幢（7层1号房） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于疾病二分类器的辅助诊断模型的诊断方法，包括如下步骤：S1：数据预处理；S2：模型训练；S3：诊断预测。本发明将诊断预测定义为文本分类任务，即对于一个输入的患者EHR，提取其中的主诉，现病史，影像学等信息，通过训练多个疾病的二分类器（BiLSTM+Self‑Attention模型）预测患者是否患有这些疾病，最终得到患者诊断的预测，以辅助医生进行之后的决策。 |
