摘要
本发明公开了基于时间序列分析的疾病预后评估及动态预测方法,包括采集患者疾病预后医疗数据构建医疗数据时间序列集,提取医疗数据时序特征并构建预后评估模型,更新预后评估模型,将待评估患者疾病预后医疗数据输入更新后的预后评估模型获得疾病预后评估结果,构建预后预测模型,将待评估患者疾病预后医疗数据输入预后预测模型获得疾病预后预测结果,更新疾病预后预测结果,生成评估解释、预测解释、疾病预后评估图和疾病预测趋势图。该方法不仅可以提高疾病预后评估及预测的效率和准确性,为临床提供及时有效的决策支持,满足个性化医疗的需求,为患者提供更精准的治疗方案和康复指导。
技术关键词
时序特征
预后预测模型
疾病
动态预测方法
预后评估方法
特征提取模型
模型更新
混合特征提取
序列
注意力
Cox比例风险模型
患者
深度学习特征提取
滑动窗口
分支
医院电子病历
深度学习数据
统计特征提取
系统为您推荐了相关专利信息
动作识别方法
特征提取器
样本
多尺度
特征提取模块
动物感染模型
疫苗
微生物菌种保藏
鸭疫里默氏杆菌
生物医药技术
数据组织模型
定位管理方法
通信终端
树形结构
卡尔曼滤波器
汽车显示终端
认证方法
生物特征信息
令牌
汉明距离