一种基于图卷积神经网络模型下智慧就医系统

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一种基于图卷积神经网络模型下智慧就医系统
申请号:CN202411623415
申请日期:2024-11-14
公开号:CN119495435A
公开日期:2025-02-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于图卷积神经网络模型下智慧就医系统,具体涉及医护领域,包括数据采集与处理模块、第一知识关系模型构建模块、图嵌入模块、图卷积神经网络模块、特征提取与学习模块、智能诊疗推荐模块;本发明通过数据采集与处理模块负责采集医疗数据并进行清洗、融合和预处理,第一知识关系模型构建模块建立医疗第一知识关系模型,涵盖患者、疾病、症状、药物实体及其关系;再根据图嵌入模块将第一知识关系模型中的实体和关系映射为低维向量表示,利用图卷积神经网络提取医疗数据中的特征信息并学习患者病情与诊断、治疗关联规律,最后根据智能诊疗推荐模块根据学习到的特征和关系为患者提供智能化的诊疗方案推荐和用药建议服务。
技术关键词
卷积神经网络模型 卷积神经网络模块 关系 实体 患者 数据 药物 疾病 卷积神经网络提取 医疗信息系统 医院 模型超参数 编码器 计算方法 顶点 节点特征 传播算法 矩阵
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归档方法 深度卷积神经网络 数据分类 多模态数据融合 温度校正
信息熵 时空关联信息 时序依赖关系 记忆 齿轮箱故障诊断
图像 工业检测技术 多尺度 噪声 数据驱动模型
编码特征 模型生成方法 图像 特征点信息 点云模型
动态预测模型 LSTM算法 ReLU函数 风险 变量