摘要
本发明提供一种心血管病例数据的处理方法及系统,涉及数据处理技术领域,所述方法包括:根据特征排序表以及动态因子,确定影响心血管病风险的关键因素;根据关键因素,采用因果稳定性和时间感知的长短期记忆网络学习患者长期代谢特征中的疾病风险信息,以构建处理模型;根据所述处理模型,将个体的特征与因果稳定性和时间感知的长短期记忆网络学习到的疾病风险信息进行特征交互,以得到特征交互结果;根据特征交互结果,以使处理模型使用全连接网络进行最终的疾病风险处理,并输出处理结果。本发明能够充分利用电子病历数据中的多维信息,提高了工作效率和准确性。
技术关键词
随机森林模型
梯度提升决策树
电子病历数据
长短期记忆网络
风险
协方差矩阵
构建决策树
二阶特征
因子
序列
集成学习方法
列表
疾病
初始聚类中心
双曲正切函数
样本
动态
贪心策略