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申请/专利权人：中国人民解放军总医院;北京科技大学
申请日：2024-05-30
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262931A
主分类号：G16H50/70
分类号：G16H50/70;G06F16/215
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明涉及医疗数据处理领域，尤其涉及一种应急救援场景下的医疗数据特征补全方法和系统，包括：采集救援患者的医疗数据并确定缺失特征；确定特征缺失评价值；优化相似邻居患者的检索数量；确定相似邻居患者样本集；生成预验证救援患者样本集；使用MTGNN模型进行预测；计算预测结果的差异和权重；输出救援患者的医疗数据模型；系统包括录入模块，存储模块，数据分析模块，数据确定模块和预测模块，解决了医疗数据特征缺失的问题，提升了在应急救援场景下多变量时间序列预测的准确度和鲁棒性。
主权项：1.一种应急救援场景下的医疗数据特征补全方法，其特征在于，包括：采集救援患者的医疗数据并确定缺失特征；根据采集的医疗数据的特征与标准医疗数据的特征共同确定特征缺失评价值；根据特征缺失评价值优化相似邻居患者的检索数量；根据确定的所述缺失特征和检索数量共同从样本数据中确定相似邻居患者样本集；基于所述相似邻居患者样本集补全救援患者的医疗数据以生成预验证救援患者样本集；将预验证救援患者样本集输入至MTGNN模型进行预测；计算预测结果的差异和权重，完成缺失特征补全；将完成特征补全后的所述救援患者的医疗数据模型输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军总医院;北京科技大学 一种应急救援场景下的医疗数据特征补全方法和系统
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