一种基于多任务学习的临床风险预测系统
公开
摘要

本发明提供了一种基于多任务学习的临床风险预测系统,包括计算机存储器、计算机处理器以及存储在计算机存储器中并可在计算机处理器上执行的计算机程序,计算机存储器中存有训练好的临床风险预测模型;临床风险预测模型采用软参数共享多任务学习模型,先将所有子任务的数据通过底部共享层嵌入到同一语义空间中,再通过子任务特定嵌入层提取每个子任务独有的特征,然后通过概率采样网络将提取出的特征映射到一个概率空间;接着通过多重注意力机制将不同子任务学习到的特征进行知识传递形成复合特征;最后每个子任务特定输出层输出预测结果。本发明可以对风险进行预警,为医生决策提供帮助。

基本信息
专利标题 :
一种基于多任务学习的临床风险预测系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114611879A
申请号 :
CN202210144438.1
公开(公告)日 :
2022-06-10
申请日 :
2022-02-17
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
应豪超吴健钱思忆徐宇扬
申请人 :
浙江大学
申请人地址 :
浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
代理机构 :
杭州天勤知识产权代理有限公司
代理人 :
彭剑
优先权 :
CN202210144438.1
主分类号 :
G06Q10/06
IPC分类号 :
G06Q10/06  G06Q10/04  G06Q50/22  G06N20/00  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06Q
专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10/00
行政;管理
G06Q10/06
资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
法律状态
2022-06-10 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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