基于大数据和深度学习的分层糖尿病风险评估方法

AITNT
正文
推荐专利
基于大数据和深度学习的分层糖尿病风险评估方法
申请号:CN202510478466
申请日期:2025-04-16
公开号:CN120376146A
公开日期:2025-07-25
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于大数据和深度学习的分层糖尿病风险评估方法,属于大数据技术领域,包括以下步骤:结合深度学习中的一维卷积神经网络和注意力机制,通过对不同场景下的体检数据进行分层分析,实现糖尿病风险评估的精准性;提出一个正态分布映射模型,用于将预测结果重新映射到标准正态分布上,从而实现风险等级划分;采用基于数据扰动方法进行单样本特征重要性排序,针对个体健康状况的个性化糖尿病风险评估。通过基于大规模体检数据,结合人工智能和深度学习技术,构建一个分层分场景的糖尿病风险评估系统,能够根据不同的应用场景和个体健康数据,提供高精度、个性化的糖尿病风险评估,进而实现早期预警和精准的健康管理。
技术关键词
糖尿病风险评估 一维卷积神经网络 样本特征重要性 引入注意力机制 分层 扰动方法 位点 高风险 Sigmoid函数 深度学习技术 大数据技术 排序方法 训练集 场景
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种基于改进CodeSLAM和高斯3D渲染的水下机器人感知建图与匹配方法、电子设备及可读存储介质
水下机器人 声呐 三维环境重建 三维环境地图 匹配网络
2
基于深度学习的微钻刃面的高精度图像检测方法
图像检测方法 结构光图像 多任务损失函数 可见光图像 语义特征
3
一种用于远距离异构端的数据一致性校验方法及系统
数据一致性校验 计算机可读取存储介质 远距离 分片 异构
4
用于自动驾驶中的多模态融合感知方法、装置及系统
雷达点云数据 交叉注意力机制 相机 感知装置 点云信息
5
用于地表太阳辐射度的预测方法及装置、电子设备
彩色云图 地面气象观测数据 数值天气预报 光伏电站 地面气象站
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号