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申请/专利权人：广东技术师范大学

摘要：本发明公开了一种基于人工智能的肝癌全病程数字化管理方法及系统，包括：获取目标用户的化验指标数据，根据化验指标数据获取目标用户的标志特征，通过大数据分析及模式匹配对目标用户的标志特征进行判断分类，获取目标用户的肝癌分期及分型结果、生存率预测以及治疗方案的推荐，同时根据目标用户的治疗康复数据获取目标用户与服务之间的关联度，构建服务推送服务模型进行康复服务推荐，通过治疗康复数据及康复服务的反馈获取目标用户的康复情况。本发明生成肝癌患者的智慧诊疗方案及智慧康复方案，为患者提供颗粒度更细、专业度更高、需求匹配更精准的治疗健康管理服务，同时对康复服务进行反馈有助于提高患者的自我管理意识和健康水平。

主权项：1.一种基于人工智能的肝癌全病程数字化管理方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标用户的化验指标数据，根据化验指标数据获取目标用户的标志特征，通过大数据分析及模式匹配对目标用户的标志特征进行判断分类；根据标志特征获取目标用户的肝癌分期及分型结果、生存率预测以及治疗方案的推荐；通过物联网技术获取目标用户的治疗康复数据，根据目标用户的治疗康复数据获取目标用户与服务之间的关联度；构建医疗服务推送模型进行康复服务推荐，通过治疗康复数据及康复服务的反馈获取目标用户的康复情况；根据标志特征获取目标用户的肝癌分期及分型结果、生存率预测以及治疗方案的推荐，具体为：获取目标用户的关键标志特征，将所述关键标志特征进行预处理，将预处理后的关键标志特征导入特征金字塔网络进行特征的充分提取；引入注意力机制对特征通道进行编码，获取不同特征通道获取特征数据，将同一特征通道内的特征数据进行聚合操作；将聚合后特征与特征通道内预设评估标准数据进行相似度判断，根据所述相似度赋予权重信息，将特征数据结合权重信息获取最终特征数据；根据最终特征数据通过训练后的神经网络模型进行目标用户肝癌相关判断，获取肝癌的分期及分型结果；基于目标用户肝癌的分期及分型结果通过相似度计算获取相关的模式实例，将多个模式实例进行合并，通过合并后的模式实例提取模式实例中分期及分型、生存率及治疗方案的详细信息；根据详细信息进行目标用户肝癌分期及分型的验证及肝癌生存率、治疗方案的推荐；构建医疗服务推送模型进行康复服务推荐，具体为：基于深度学习构建医疗服务推送模型，进行初始化设置及训练，获取目标用户的地理位置数据、诊断数据及治疗康复数据构建多维数据集合，将所述多维数据集合输入医疗服务推送模型获取初始医疗服务推送；获取目标用户与初始医疗服务的历史交互数据，根据历史交互数据提取目标用户的医疗服务偏好，通过所述服务偏好获取医疗服务的类别特征生成类别标签，并获取目标用户对所述类别标签的关联度；根据多维数据集合的动态变化提取动态特征，通过所述动态特征构建权重信息，利用权重信息对关联度进行更新；将更新后的关联度反馈至医疗服务推送模型，通过医疗服务推送模型获取新的类别标签，根据新的类别标签获取更新后医疗服务；同时，根据用户与医疗服务之间的关联度动态变化生成目标用户的个性化数据集，根据所述个性化数据集对医疗服务推送模型进行更新训练。

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