一种基于轨迹学习长短记忆网络的再入院风险预测方法

本发明属于医疗健康领域，提供一种基于轨迹学习长短记忆网络的再入院风险预测方法，用以提高患者再入院风险预测的准确性和可靠性；首先，获取患者的入院记录信息，包括：人口统计学信息、医疗编码信息与临床文本信息；然后，采用轨迹学习长短期记忆网络单元提取多源数据特征的表征值，采用多源数据特征融合网络进行特征融合，再通过再入院预测网络得到再入院预测值；最后，通过损失优化训练得到完整的再入院风险预测模型，由模型实现再入院风险预测；本发明创造性的提出基于轨迹学习长短期记忆网络的再入院风险预测模型，融合患者历次入院就诊的多源信息，全面、动态地描述患者健康状况描述，显著提高患者再入院预测的准确性和可靠性。