摘要
本发明公开了一种基于罕见病的图模型训练方法、应用方法及相关设备,所述方法包括:从历史罕见病信息以及各罕见病关联的医学信息中,确定多个实体,以及各实体之间的关联关系;根据实体,以及实体之间的关联关系,确定异构图,并将异构图输入初始图模型中;异构图包括节点和连接边,节点用于表征罕见病中的实体,连接边用于连接具有关联关系的两个实体;确定异构图中每个节点的初始向量,以及确定异构图中的目标节点的多个邻居节点;对目标节点的初始向量以及目标节点对应的邻居节点的初始向量进行聚合,得到目标节点的目标向量,直到满足训练结束,将得到的模型作为图模型,采用本发明提高对罕见病的数据分析的准确率。
技术关键词
节点
模型训练方法
邻居
异构
实体
模型训练装置
编码
关系
处理器
可读存储介质
数据获取模块
医学
计算机设备
文本
存储器
图像
策略