摘要
本发明涉及基于神经网络预测模型的肾病患者健康管理方法及系统,通过获取目标肾病患者各阶段的多维健康数据构建时序特征矩阵以提取全病程病情变化趋势,据此将病程划分为病情缓解阶段和病情恶化阶段;分别从两个阶段的健康数据中分析得到改善因子和恶化因子;利用融合注意力机制与知识图谱的神经网络预测模型输出肾功能状态预测结果,结合该结果、预设健康管理规则库及患者喜好生成初始健康管理方案;基于改善因子、恶化因子及强化学习算法对初始方案优化得到优化健康管理方案。实现了肾病患者数据采集‑趋势分析‑因子识别‑预测预警‑方案生成‑动态优化的全周期闭环管理,提升了肾病健康管理的精准性和个性化水平。
技术关键词
多维健康数据
神经网络预测模型
患者健康管理
阶段
因子
强化学习算法
融合注意力机制
指标
双向长短期记忆网络
数据获取模块
时间段
生成知识图谱
时序特征
时序依赖关系
数据缺失值
动态
系统为您推荐了相关专利信息
数字相机
显微系统
分区
图像处理模块
图像采集模块
故障诊断方法
三相异步电机故障
信号故障诊断
生成电机
序列