摘要
本发明涉及医疗数据处理领域,特别涉及一种基于多视图多任务学习的疾病协同预测方法及设备,包括:获取多源医疗数据,并进行标准化预处理,得到异构数据集;采用联合编码器,根据医学背景对面向不同疾病的异构数据集进行处理,得到临床特征表示、临床就诊顺序表示与患者表示;所述联合编码器由特征视图编码器与访视视图编码器构成;基于注意力机制,从临床特征表示、临床就诊顺序表示与患者表示中提取任务特定表示;采用任务解码器对任务特定表示进行解码,得到患者的疾病预测结果。本发明从多个方面对疾病协同预测方法进行改进,在面对具有异质性与时序性问题的医疗数据时具有更高的处理效率。
技术关键词
协同预测方法
多任务
异构
编码器
前馈神经网络
疾病
注意力机制
加权特征
患者
记录时间间隔
医学
编码模块
解码器
数据输入模块
序列
通道
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多源异构数据
分区
扩展模块
分析模块
数据管理方法
知识图谱推理方法
时序
位移编码器
实体
多层感知机
异常检测方法
前馈神经网络
注意力机制
滑动窗口方法
重构误差