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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本申请涉及一种基于癌症阶段性监督数据的智能量化评估与推荐方法，对临床癌症患者的临床检验数据进行智能识别，以此识别癌症患者当前所处治疗阶段的并发症检验数据所对应的症状等级，以及通过所构建的针对不同治疗阶段的进行数据特征识别的癌症阶段性监督模型，识别并推荐适配癌症患者当前所处治疗阶段的医嘱与康复宣教数据。能够为医患提供智能化的阶段性临床推荐数据，让患者通过终端APP即可了解自身癌症所处阶段的症状等级，并按照所推荐的数据，实行患者健康管理，自我管理。能够为医生解决批量性的重复性陪诊所带来的随诊工作量和工作强度，为医生节省时间，提高医院对就诊患者的就诊转化率。
主权项：1.基于癌症阶段性监督数据的智能量化评估与推荐方法，其特征在于，包括如下步骤：采集癌症阶段性诊疗数据D1，包含在不同治疗阶段的并发症检验数据、症状等级和医嘱；为所述癌症阶段性监督数据D1配置各个治疗阶段的康复宣教数据，得到癌症阶段性监督数据D2；对所述癌症阶段性监督数据D2进行预处理，并基于深度学习对所述癌症阶段性监督数据D2进行预训练，构建对应的癌症阶段性监督模型；采集癌症患者的临床检验数据并导入后台服务器，由后台服务器对所述临床检验数据中癌症患者当前所处治疗阶段的并发症检验数据进行识别，得到对应癌症患者的症状等级；后台服务器将癌症患者的症状等级和当前所处治疗阶段的并发症检验数据导入所述癌症阶段性监督模型，由所述癌症阶段性监督模型识别并推荐适配癌症患者当前所处治疗阶段的医嘱与康复宣教数据；后台服务器将癌症患者的症状等级和当前所处治疗阶段的并发症检验数据以及对应输出的医嘱与康复宣教数据，保存至HIS系统并与癌症患者的身份ID绑定。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于癌症阶段性监督数据的智能量化评估与推荐方法
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