摘要
本申请涉及一种替扎尼定给药剂量预测方法及其预测模型的生成方法,其中,该生成方法包括:获取若干目标患者的病例文本数据,病例文本数据包括个人特征数据、疾病特征数据和用药情况数据;分别对数据预处理后的若干病例文本数据进行特征提取,得到若干对相对应的样本特征组和样本标签,样本特征组从个人特征数据和疾病特征数据中提取得到,样本标签中用药情况数据中提取得到;根据若干对相对应的样本特征组和样本标签分别构建特征矩阵和标签向量;通过特征矩阵和标签向量对目标集成学习模型进行训练得到替扎尼定给药剂量预测模型。解决了现有的替扎尼定给药剂量预测模型的生成方法所生成的预测模型的普适性较低的问题。
技术关键词
疾病特征
生成方法
样本
集成学习模型
剂量预测方法
标签
特征值
文本
医学检验报告
患者
电子病历系统
矩阵
分类器
随机森林模型
实体
模型训练模块
数值
特征提取模块
数据获取模块
系统为您推荐了相关专利信息
机载雷达
变权重系数
循环神经网络模型
序列特征
自主决策方法
三维模型生成方法
解码器
噪声图像
图像特征向量
音频编码器
故障振动信号
样本
生成对抗网络
深度卷积神经网络
数据生成模型
标注方法
标注规则
同义词规则
分段
机器学习算法