一种基于因果解耦的医疗时序数据反事实预测方法及装置

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一种基于因果解耦的医疗时序数据反事实预测方法及装置
申请号:CN202510260033
申请日期:2025-03-06
公开号:CN119742083B
公开日期:2025-06-13
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于因果解耦的医疗时序数据反事实预测方法及装置,涉及人工智能技术领域。该方法包括:获取医疗时序数据集;对医疗时序数据集进行清洗处理,获得清洗后的数据集;构建初始的基于因果解耦时序反事实预测网络;采用清洗后的数据集对初始的基于因果解耦反事实预测网络进行训练,获得训练好的基于因果解耦反事实预测网络;获取待预测的医疗时序数据;将待预测的医疗时序数据输入训练好的预测网络中进行处理,获得医疗时序数据的反事实预测结果。采用本发明可提升医疗时序数据因果推断的准确性。
技术关键词
时序特征 计算机可读取存储介质 因子 变量 预测误差 编码器 计算机可读指令 网络 患者健康 超参数 预测装置 数据解码器 人工智能技术 处理器 模块 生理
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