[发明专利]一种医疗人工智能公共训练平台在审
| 申请号： | 201911035609.1 | 申请日： | 2019-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN110739076A | 公开（公告）日： | 2020-01-31 |
| 发明（设计）人： | 刘晶晶;陈俊琰;郑忠斌;孙明霞 | 申请（专利权）人： | 上海华东电信研究院 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G16H50/30 |
| 代理公司： | 31303 上海统摄知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 杜亚 |
| 地址： | 200232 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种医疗人工智能公共训练平台，包括数据采集模块、数据分析系统和病种数据库，其中，数据分析系统用于先通过自动对比字段方式调取与医疗数据的特征字段匹配的预测模型，或者在不存在匹配的预测模型时自动建立预测模型，再将医疗数据的特征输入到预测模型中，由预测模型输出疾病种类或发病概率；自动建立预测模型的过程即以医疗数据的特征作为算法模型的输入，以其对应的疾病种类或发病概率作为算法模型的理论输出，不断调整算法模型的参数的过程。本发明的一种医疗人工智能公共训练平台，大大缩短了数据准备和数据建模的时间，同时减少了建模过程对统计学家和IT专家的依赖，可适用于众多的医疗大数据业务场景建模、诊断和预测。 | ||
| 搜索关键词： | 预测模型 医疗数据 数据分析系统 人工智能 发病概率 算法模型 训练平台 自动建立 匹配 医疗 数据采集模块 诊断和预测 调整算法 建模过程 数据建模 数据准备 特征输入 特征字段 业务场景 自动对比 字段方式 输出 统计学 大数据 疾病 调取 建模 数据库 | ||
【主权项】：
1.一种医疗人工智能公共训练平台，其特征是：包括数据采集模块、数据分析系统和病种数据库；/n数据采集模块用于收集医疗数据，并发送至数据分析系统；/n数据分析系统用于先通过自动对比字段方式调取与医疗数据的特征字段匹配的预测模型，或者在不存在匹配的预测模型时自动建立预测模型，再将医疗数据的特征输入到预测模型中，由预测模型输出疾病种类或发病概率；/n预测模型存储在病种数据库中，病种数据库包括医疗训练数据库和医疗知识库；/n自动建立预测模型的过程即以医疗数据的特征作为算法模型的输入，以其对应的疾病种类或发病概率作为算法模型的理论输出，不断调整算法模型的参数的过程；/n自动建立预测模型的过程中，医疗数据的特征的获取步骤如下：/n(1)对每个维度数据进行缺失值和异常值处理，同时通过医疗知识库对数据有明显违背常识的错误进行识别；/n(2)将医疗数据转换为评估指标信息数据，即采用专家评分法，将医疗数据各指标数据值转化为分值；/n(3)将评估指标信息数据进行相关性分析，并对相关性大的数据进行删除处理，具体为：/n设评估指标信息数据矩阵为Z＝(Z
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