一种患者慢性术后疼痛的预测方法及系统

AITNT
正文
推荐专利
一种患者慢性术后疼痛的预测方法及系统
申请号:CN202511216468
申请日期:2025-08-28
公开号:CN120724301A
公开日期:2025-09-30
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种患者慢性术后疼痛的预测方法及系统,属于医学技术领域,该方法包括:获取患者的基础数据集和时序生理数据集;对时序生理数据集进行数据处理,得到时序特征,并将时序特征和基础数据集中的静态临床特征进行特征融合,得到融合特征向量;将融合特征向量输入至预先训练后的机器学习模型,得到患者的慢性术后疼痛的预测结果。该方法通过融合静态临床特征和时序特征,利用强大的机器学习模型,实现了对慢性术后疼痛更准确、更早期、更个性化的风险预测。
技术关键词
机器学习模型 时序特征 生理 患者 数据 指标 基础 工作特征 计算机 训练集 矩阵 预测系统 处理器通信 指令 数值 可读存储介质 手术 存储器
系统为您推荐了相关专利信息
1
用于机器人过程自动化的自动代码生成
生成代码 工作流 计算机程序指令 自然语言文本 表达式
2
一种运用物理知识的锂电池剩余电量模型训练方法及系统
锂电池剩余电量 模型训练方法 等效电路模型 基尔霍夫定律 物理
3
一种数据处理方法、系统、设备及计算机可读存储介质
数据处理方法 神经网络处理器 神经网络模型 因子 可读存储介质
4
一种基于EMO-GAN的恶意URL检测方法
URL检测方法 统计特征提取 子模块 字符 训练分类器
5
雷达时频域数据特征原型向量智能化提取方法
卷积特征提取 雷达 原型 数据特征提取 背景噪声
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号