一种基于多视图多任务学习的疾病协同预测方法及设备

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一种基于多视图多任务学习的疾病协同预测方法及设备
申请号:CN202510903572
申请日期:2025-07-01
公开号:CN120824004A
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
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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