一种基于共病网络模型的肺癌多病共患预测方法及系统

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一种基于共病网络模型的肺癌多病共患预测方法及系统
申请号:CN202510146197
申请日期:2025-02-10
公开号:CN120148839A
公开日期:2025-06-13
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于共病网络模型的肺癌多病共患预测方法及系统,涉及智能医疗领域,方法包括:获取肺癌患者的临床诊疗数据;对临床诊疗数据进行预处理;对预处理后的临床诊疗数据进行特征提取和特征融合,确定融合特征;根据融合特征,确定共病关联;将共病关联作为边,每种疾病作为节点,建立基于图神经网络的共病网络模型;采用图卷积神经网络对共病网络模型的各个节点进行特征学习,确定共病网络模型的深层次特征;利用风险评估算法,对深层次特征进行共病风险预测。本发明显著提升了肺癌共病预测的精确性和效率。
技术关键词
诊疗数据 肺癌 风险评估算法 网络 融合特征 计算机可读指令 邻居 注意力 疾病 患者 医院信息系统 文本 影像 电子病历 插值算法 节点特征 预测系统