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申请/专利权人：湖南格尔智慧科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于协同深度学习的患者病症数据共性提取系统，包括：S1：建立第一融合访视表；S2：对第一融合访视表中的行元素和列元素进行预处理，得到第二融合访视表；S3：基于主成分分析法对第二融合访视表进行特征提取，得到压缩后的第二融合访视表；将压缩后的第二融合访视表转化为决策树；S4：运用聚类算法获取决策树的最优决策节点，将最优决策节点作为患者病症数据的最优属性；S5：根据最优决策节点对应的病症指标对第一融合方式表进行提取；本发明去利用对最优属性的确定对患者共性进行提取，除对患者患病影响较小的参数，选出代表性较强的数据对患者的病因进行分析，有利于辅助诊断，提高诊断效率。

主权项：1.一种基于协同深度学习的患者病症数据共性提取系统，其特征在于，包括如下步骤：S1：批量导入病症访视表，基于所述病症访视表中的各项病症指标参数对疾病关系进行提取分类，建立得到第一融合访视表；其中，病症指标参数包括性别、年龄、入院日期住院号、体重、过往病史和当前诊断病因；S2：对所述第一融合访视表中的行元素和列元素进行预处理，得到第二融合访视表；其中，预处理包括标准化处理和异常值剔除；S3：基于主成分分析法对所述第二融合访视表进行特征提取，得到压缩后的第二融合访视表；将压缩后的所述第二融合访视表转化为决策树；S4：运用聚类算法获取所述决策树的最优决策节点，将所述最优决策节点作为患者病症数据的最优属性；S5：根据所述最优决策节点对应的病症指标对所述第一融合访视表进行提取，得到患者病症数据共性最大相关项；所述S4，运用聚类算法获取所述决策树的最优决策节点，包括如下步骤：步骤一：运用Relief-F算法计算决策树中每一级节点，即对每一个属性的信息熵，计算出每一个属性的权重，并按权重以从大到小的顺序对属性进行排序，剔除相关性最小的属性；步骤二：结合K-Means聚类算法来处理数据的聚类问题，将聚类内部数据相似，聚类之间差异大的数据，划分为多个类簇，用交叉验证的方法，比较预测准确性，从而确定最佳的类簇树，对K值和初始聚类中心进行调整；最终根据反映数据的内在结构和特征之间的相关性，选择最优决策节点，即为患者病症共性最大属性。

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