一种用于慢病检测及风险评估的过滤系统及方法
基本信息
| 申请号 | CN202110009976.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN112768090A | 公开（公告）日 | 2021-05-07 |
| 申请公布号 | CN112768090A | 申请公布日 | 2021-05-07 |
| 分类号 | G06N3/08(2006.01)I;G06F16/2457(2019.01)I;G16H50/30(2018.01)I;G06F16/215(2019.01)I;G16H50/70(2018.01)I;G06F16/25(2019.01)I;G16H80/00(2018.01)I | 分类 | - |
| 发明人 | 邓晖;周酉;孙中清;许峰;谢志泉;孙立照;王大鹏;徐学森 | 申请（专利权）人 | 山东福来克思智能科技有限公司 |
| 代理机构 | 上海百一领御专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 姜伯炎 |
| 地址 | 250003山东省济南市市中区万寿路2号国家海外人才离岸创新创业基地316室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申请的目的是提供一种用于慢病检测及风险评估的过滤系统及方法，本申请通过获取受检测用户的多维度健康信息；对所述多维度健康信息进行特征提取及构造，得到标准化数据；对所述标准化数据进行特征权重的计算，将得到的特征权重与所述标准化数据进行加权求和，得到重构的输入特征数据，以输入至深度学习框架模型中；通过对深度学习框架模型的输入数据进行预处理，对重点信息增强了权重，训练方式更具有针对性，使得模型的训练过程速度更快、效果更好，提高模型的可解释性。 |
