摘要
本发明属于信息处理技术领域,公开了一种基于多目标任务的门诊资源预测方法及系统,包括:收集并整理门诊医疗就诊数据,对其进行数据预处理以生成初始门诊就诊信息数据集;对初始门诊就诊信息数据集进行数据分析和特征提取,构建并训练基于多目标任务学习的门诊资源预测模型;并对门诊资源预测模型持续迭代与评估;输入时间范围条件与自定义目标条件,应用门诊资源预测模型对输入的条件进行预测并输出结果,制定门诊排班计划。本发明融合了前沿的时序分析算法与多目标任务深度学习技术,能够精确预测各时间段的门诊资源需求,实时优化门诊排班计划,实现资源的科学配置和合理分配,有效减少资源闲置与浪费,从而显著提升医疗资源的利用效率。
技术关键词
记忆单元
资源预测方法
患者满意度调查
突发事件数据
数据特征提取
数据更新
最小化误差
信息处理技术
深度学习技术
模型训练模块
输入端
计划
训练特征
数据处理模块
矩阵
预测系统
系统为您推荐了相关专利信息
孔隙水压力
早期预警方法
地下水动力学
记忆单元
水位预测值
检测报告生成方法
SCD文件
文字特征
记忆单元
前馈神经网络
图像数据采集装置
线索
云数据中心
横跨结构
间距
协同预测方法
负荷历史数据
皮尔逊相关系数
卷积神经网络模型
动态时间规整
深度强化学习
三维虚拟环境
导航方法
肾脏
坐标系