摘要
本发明提供一种面向创伤患者的综合智能预警系统的构建方法,涉及医疗人工智能技术领域,包括通过特征工程框架对多模态数据进行处理,提取多尺度时序特征和关联特征;采用深度学习预测框架进行异常状态识别和并发症风险预测,并通过注意力机制进行特征融合;构建医疗知识图谱获取领域规则知识的向量表示;通过双向映射机制进行集成验证生成预测结果。本发明能够实现对创伤患者病情发展的精准预警,提高预警准确性和可解释性,为临床决策提供有效支持。
技术关键词
时序特征
医疗知识图谱
异常状态
临床检验数据
加权特征
门控循环单元
深度学习预测
电子病历数据
智能预警系统
注意力机制
动态门控
生命体征数据
基线计算方法
路径匹配
多尺度
时空融合特征
风险
指标
系统为您推荐了相关专利信息
订单数据处理方法
物流
商品特征
异常状态
支持向量机模型
自主系统
干扰估计方法
干扰观测器
门控循环单元
训练神经网络模型
数据包发送速率
传输方法
历史会话
注意力机制
循环冗余校验
智能检测方法
识别网络架构
数据采集装置
三维点云数据
曲率特征
信息精准检索
关系抽取技术
医疗知识图谱
更新知识图谱
深度学习模型