摘要
本申请公开了一种疾病风险预测方法及装置,其中方法内容包括:通过采集预设区域预设疾病病例的原始数据,并对所述原始数据进行异常检测与处理;基于数据驱动的动态风险等级划分,对处理后的原始数据进行风险等级划分;将风险等级划分后的原始数据划分为训练集和验证集,采用训练集训练得到风险预测模型,将验证集输入训练后的风险预测模型,得到风险预测结果;本申请能够高效处理复杂的时序数据,并实现精准的风险等级划分和预测。
技术关键词
疾病风险预测方法
时域卷积网络
风险预测模型
时间序列特征
疾病预测方法
加权特征
训练集
风险预测装置
异常数据点
注意力机制
动态
网络模块
插值法
标签
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训练参数集
风险预测模型
覆冰
叶片
风险预测方法
急性冠脉综合征
风险预测模型
早期诊断试剂盒
患者
计算机装置
电量数据处理方法
分布式光伏发电
居民用电
碳减排量计算
格式化
监督学习模型
高维特征向量
监管方法
强化学习模型
时间序列特征