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一种住院时长或手术时长预测方法和系统 

申请/专利权人:四川大学华西医院

申请日:2024-04-03

公开(公告)日:2024-06-28

公开(公告)号:CN118262866A

主分类号:G16H20/40

分类号:G16H20/40;G06N3/0442;G06N3/08;G06F18/241

优先权:

专利状态码:在审-公开

法律状态:2024.06.28#公开

摘要:本发明属于医疗大数据技术领域,具体涉及一种住院时长或手术时长预测方法和系统。本发明的方法包括如下步骤:步骤1,对患者的信息数据进行数字化编码,得到结构化数据;步骤2,对所述结构化数据进行预处理;步骤3,将预处理后的数据进行分类,分别进行处理;步骤4,将经过预处理的结构化数据输入预测模型,得到住院时长或手术时长的预测结果。本发明以数据样本量为依据,将患者划分为大样本量的科室和小样本量的科室,按照不同的方法对这两种患者的数据进行数字化编码。利用这种数字化编码方法,结合MixtureofExpertMoE模型,能够更加准确地预测患者的住院时长或手术时长,具有很好的应用前景。

主权项:1.一种住院时长或手术时长预测方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1,对患者的信息数据进行数字化编码,得到结构化数据;步骤2,对所述结构化数据进行预处理;步骤3,将预处理后的数据进行分类,分别进行处理;步骤4,将经过步骤3处理的数据输入预测模型,得到住院时长或手术时长的预测结果;其中,步骤3具体包括:步骤a,按照样本量的大小,将信息数据的数据集划分为大样本量科室和小样本量科室两类;步骤b,对于大样本量科室,将所述数据集直接应用于后续步骤;对于小样本量科室,采用BiLSTM双向记忆网络进行序列特征提取和编码,得到的数据应用于后续步骤。

全文数据:

权利要求:

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