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申请/专利权人：电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于机器学习及Transformer的心房颤动检测及风险因素挖掘方法，包括以下步骤：1信息自动录入，得到入院即时信息和时序医疗信息；2进行心房颤动风险因素挖掘：提取入院即时信息，利用Stacking集成机器学习模型与Shap可解释性分析算法，进行风险因素挖掘；3导入心电图数据，结合入院即时信息和时序医疗信息，利用Multimodal‑AFTransformer模型对三种模态的数据进行处理，实现心房颤动检测，生成预测结果和概率。本发明利用多模态数据处理来检测心房颤动，通过机器学习模型进行分析和预测，显著提升了检测精度和模型的可解释性。
主权项：1.基于机器学习及Transformer的心房颤动检测及风险因素挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：1信息自动录入：使用自动翻页扫描仪扫描患者的纸质病历和检查报告；然后通过OCR技术识别并提取扫描图像中的文本信息，得到患者的电子健康记录数据，电子健康记录中包含入院即时信息和时序医疗信息；2进行心房颤动风险因素挖掘：提取电子健康记录中的入院即时信息，利用Stacking集成机器学习模型与Shap可解释性分析算法，进行风险因素挖掘；3导入心电图数据，结合入院即时信息和时序医疗信息，利用Multimodal-AFTransformer模型对三种模态的数据进行处理，实现心房颤动检测，生成预测结果和概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学 基于机器学习及Transformer的心房颤动检测及风险因素挖掘方法
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