摘要
本申请提供一种基于人工智能的医学检验数据分析系统及方法,通过目标患者的医学检验数据得到目标患者在不同时间节点上多项检验指标的时序数据矩阵;标注医学检验数据中的各项检验指标的病理标签,通过各个病理标签确定目标患者不同检验指标之间的医学语义关联特征;根据医学语义关联特征和时序数据矩阵确定目标患者不同检验指标在病理层面上的时序关联关系,由时序关联关系生成目标患者健康状态的融合特征向量;利用异常检测模型结合融合特征向量得到目标患者当前健康状态的异常演化特征,进而向医护人员输出目标患者的病理风险的辅助分析结果。采用本申请的方案,可基于医学语义感知能力实现对患者病程风险状态的动态变化趋势分析。
技术关键词
医学检验数据
医学知识图谱
指标
演化特征
语义
患者健康
时序
数据分析系统
标签
关系
节点
矩阵
临床信息系统
数据分析方法
风险
异构
模块
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跨模态融合特征
深度强化学习模型
视频特征向量
文本特征向量
交互特征
机械装备故障诊断
故障诊断模型
原始故障数据
信号
重构
模拟光源控制器
参数
输入神经网络模型
温度平衡
恒压控制器
全景摄影技术
可见光图像
YOLO算法
热成像
神经网络模型
检测分类模型
风险评估模型
特征提取模型
速率
数据