数据处理方法、脓毒症预测模型的训练方法及智能设备

本申请涉及医疗数据挖掘技术领域，具体提供一种数据处理方法、脓毒症预测模型的训练方法及智能设备，旨在解决现有技术中缺乏对与目标事件相关性较强数据的挖掘的问题。为此目的，本申请的数据处理方法包括：分别利用预先训练好的时间序列预测模型得到第二时段预测数据和第一时段预测数据；确定第一时段序列数据和第一时段预测数据的第一相关性，以及，第二时段序列数据和第二时段预测数据的第二相关性；基于第一相关性和第二相关性确定时间序列数据与目标事件的正向相关性以及逆向相关性，并确定当前时间序列数据和目标事件是否为强相关即是否为目标事件的目标数据，有利于挖掘出与目标事件相关性较强的时间序列数据。