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申请/专利权人：珠海中科先进技术研究院有限公司

摘要：本发明涉及一种基于深度学习的康复评定方法、装置及介质的技术方案，包括：采集多维度数据，建康复评定数据库；调查数据库中进行关键词提取，确定康复服务对象康复指标；对多项维度数据及康复指标进行量化并构建对应的面板数据；构建基于深度学习的时间序列预测算法模型，对时间序列预测算法模型输入验证数据集进行预运行；筛选最优康复评定的预测算法模型，将康复服务对象对应的已量化的面板数据及康复指标输入至最优康复评定的预测算法模型，得到康复服务对象对应康复阶段的康复评定结果；直至完成康复服务对象的整个康复阶段评定。本发明的有益效果为：通过分布式大数据采集相关数据，进行量化处理并进行学习计算，使得康复评定更加有效。

主权项：1.一种基于深度学习的康复评定方法，其特征在于，该方法包括：S100，通过分布式采集设备及分布式存储设备对涉及康复评定的多项维度数据进行采集，根据多项所述维度数据构建康复评定数据库；所述康复评定数据库收集的数据包括卫生服务记录表单数据、环境影响因素数据、康复条件数据和康复理论研究数据；S200，根据康复服务对象所处的康复时间阶段，从调查数据库中进行关键词提取，确定康复服务对象康复指标；S300，对多项所述维度数据及所述康复指标进行量化并构建对应的面板数据；所述维度数据包括自然环境数据、康复条件数据及康复理论研究数据；S400，构建基于深度学习的时间序列预测算法模型，对所述时间序列预测算法模型输入验证数据集进行预运行；S500，根据所述预运行的结果，筛选最优康复评定的预测算法模型，将康复服务对象对应的已量化的面板数据及康复指标输入至最优康复评定的预测算法模型，得到康复服务对象对应康复阶段的康复评定结果；S600，重复执行所述S200~S500直至完成康复服务对象的整个康复阶段评定；所述S400包括：构建深度学习的时间序列预测算法模型：采用评定模型的测试数据集及验证数据集在所述时间序列预测算法模型进行预运行，自动选用使得准确率最高、损失率最低的一组模型参数；随机选取所述维度数据作为测试数据与验证数据，测试数据与验证数据的比重可自定义设置；其中，所述测试数据与所述验证数据加入的时间点越新，则所述比重越重；其中时间序列预测算法模型包括OpenAR模型；所述调查数据库包括：存储有包括采用访谈法、实地观察法、问卷法对康复对象进行的访谈、实地观察及问卷文本数据。

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