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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本申请公开了一种妊娠期糖尿病孕妇产前智能管理系统及方法，涉及智能数据分析领域，其通过获取孕妇特征相关数据和孕妇临床资料数据，并采用深度学习的文本数据的分析和处理算法来进行所述孕妇特征相关数据和所述孕妇临床资料数据的分词处理和语义编码关联，以此根据多个临床信息约束下孕妇特征词粒度语义编码特征之间的融合信息来自动地评估妊娠期糖尿病发病风险等级标签。通过这样的方式，系统能够自动从文本数据中提取特征，减少了手动特征工程的需求，同时能够捕捉孕妇数据中的复杂模式和非线性语义关系，提高了妊娠期糖尿病孕妇产前管理的智能化水平。

主权项：1.一种妊娠期糖尿病孕妇产前智能管理系统，其特征在于，包括：孕妇特征临床数据获取模块，用于获取孕妇特征相关数据和孕妇临床资料数据；孕妇数据词粒度编码模块，用于分别对所述孕妇特征相关数据和所述孕妇临床资料数据进行分词处理后通过语义编码器以得到孕妇特征词粒度语义编码特征向量的序列和孕妇临床资料词粒度语义编码特征向量的序列；孕妇体征临床数据词粒度关联交互模块，用于将所述孕妇特征词粒度语义编码特征向量的序列和所述孕妇临床资料词粒度语义编码特征向量的序列输入序列特征自适应相关性辨识与交互模块以得到临床信息约束下孕妇特征词粒度语义编码特征向量的序列；孕妇特征词粒度语义融合模块，用于融合所述临床信息约束下孕妇特征词粒度语义编码特征向量的序列以得到孕妇产前信息多模态融合编码特征；预测结果生成模块，用于基于所述孕妇产前信息多模态融合编码特征，得到预测结果，所述预测结果用于表示妊娠期糖尿病发病风险等级标签；其中，所述孕妇体征临床数据词粒度关联交互模块，包括：孕妇特征-孕妇临床语义关联度计算单元，用于计算所述孕妇特征词粒度语义编码特征向量的序列和所述孕妇临床资料词粒度语义编码特征向量的序列中的各个孕妇特征词粒度语义编码特征向量和各个孕妇临床资料词粒度语义编码特征向量之间的语义关联度以得到孕妇特征-孕妇临床语义编码序列间细粒度语义关联矩阵；孕妇特征-孕妇临床语义关联权重计算单元，用于将所述孕妇特征-孕妇临床语义编码序列间细粒度语义关联矩阵输入可学习的门控函数以得到孕妇特征-孕妇临床语义相关性权重矩阵；孕妇特征-孕妇临床语义掩码计算单元，用于以所述孕妇特征-孕妇临床语义相关性权重矩阵作为掩码矩阵，对所述孕妇特征-孕妇临床语义编码序列间细粒度语义关联矩阵进行加权以得到孕妇特征-孕妇临床语义掩码特征序列间细粒度语义关联矩阵；语义关联度权重列向量提取单元，用于从所述孕妇特征-孕妇临床语义掩码特征序列间细粒度语义关联矩阵中提取各个列向量以得到孕妇特征-孕妇临床语义掩码特征序列间细粒度关联权重列向量的序列；孕妇特征语义加权单元，用于以所述孕妇特征-孕妇临床语义掩码特征序列间细粒度关联权重列向量的序列中的各个孕妇特征-孕妇临床语义掩码特征序列间细粒度关联权重列向量作为权重向量，分别计算所述孕妇临床资料词粒度语义编码特征向量的序列的按位置加权和以得到所述临床信息约束下孕妇特征词粒度语义编码特征向量的序列。

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