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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本申请公开了一种血液透析护理质量指标数据上报管理系统及终端设备，涉及数据校验技术领域，其采用基于深度学习的人工智能技术对血液透析护理质量指标数据中的数据项进行校验，基于护理质量指标数据中的其他数据项之间的语义关联模式推理出待校验数据项的合理取值，进而基于推理出的合理取值对录入的待校验数据项进行对比判断，以生成相应的数据项录入异常预警提示。这样，可以实现自动化的血液透析护理质量指标数据的校验和异常录入预警，提高数据上报的准确性和效率，降低了人工录入和审核的成本。

主权项：1.一种血液透析护理质量指标数据上报管理系统，其特征在于，包括：护理质量指标数据获取模块，用于获取待上报血液透析护理质量指标数据；待校验数据项指定模块，用于指定所述待上报血液透析护理质量指标数据中的第一个数据项为待校验数据项；数据项多尺度语义编码模块，用于对所述待上报血液透析护理质量指标数据中的其他数据项进行多尺度语义编码以得到第一尺度数据项间语义关联编码特征向量和第二尺度数据项间语义关联编码特征向量；其中，所述数据项多尺度语义编码模块，包括：嵌入编码单元，用于对所述待上报血液透析护理质量指标数据中的其他数据项分别进行嵌入编码以得到数据项嵌入编码向量的序列，其中，数据嵌入编码是将文本、数值转化为向量化表示；长短期语义关联特征提取单元，用于对所述数据项嵌入编码向量的序列进行长期语义关联特征提取和短期语义关联特征提取以得到所述第一尺度数据项间语义关联编码特征向量和所述第二尺度数据项间语义关联编码特征向量；其中，所述长短期语义关联特征提取单元，用于：将所述数据项嵌入编码向量的序列通过包含双向长短期记忆神经网络模型和RNN模型的双流语义编码器以得到所述第一尺度数据项间语义关联编码特征向量和所述第二尺度数据项间语义关联编码特征向量；待校验数据项推理模块，用于基于所述第一尺度数据项间语义关联编码特征向量和所述第二尺度数据项间语义关联编码特征向量进行待校验数据项推理以得到待校验数据项合理推理值，其中，所述待校验数据项合理推理值代表了根据所述待上报血液透析护理质量指标数据中的其他数据项之间的语义关联模式对所述待校验数据项的合理取值进行推断的结果，是对所述待校验数据项的可能取值的合理预测；数据项录入异常预警模块，用于基于所述待校验数据项合理推理值与所述第一个数据项之间的比较，确定是否生成数据项录入异常预警提示；其中，所述待校验数据项推理模块，包括：第一尺度语义推理单元，用于基于所述第一尺度数据项间语义关联编码特征向量进行待校验数据项推理以得到第一待校验数据项推理表示向量；其中，所述第一尺度语义推理单元，用于：将所述第一尺度数据项间语义关联编码特征向量通过基于第一解码器的第一待校验数据项推理模块以得到所述第一待校验数据项推理表示向量；第二尺度语义推理单元，用于基于所述第二尺度数据项间语义关联编码特征向量进行待校验数据项推理以得到第二待校验数据项推理表示向量；其中，所述第二尺度语义推理单元，用于：将所述第二尺度数据项间语义关联编码特征向量通过基于第二解码器的第二待校验数据项推理模块以得到所述第二待校验数据项推理表示向量；多维度特征融合单元，用于融合所述第一待校验数据项推理表示向量和所述第二待校验数据项推理表示向量以得到多维度待校验数据项推理表示向量；待校验数据项最终推理单元，用于基于所述多维度待校验数据项推理表示向量进行待校验数据项最终推理以得到所述待校验数据项合理推理值；其中，所述待校验数据项最终推理单元，包括：解码回归子单元，用于将所述多维度待校验数据项推理表示向量通过基于第三解码器的待校验数据项最终推理模块以得到所述待校验数据项合理推理值，其中，采用基于第三解码器的待校验数据项最终推理模块对所述多维度待校验数据项推理表示向量进行处理，利用解码器模型强大的非线性映射能力，将所述多维度待校验数据项推理表示向量映射到原始的数值空间，将其转化为具体的数值，即所述待校验数据项合理推理值。

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权利要求：

百度查询： 吉林大学 血液透析护理质量指标数据上报管理系统及终端设备