申请/专利权人：上海交通大学医学院附属第九人民医院

申请日：2020-08-21

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN111951976B

主分类号：G16H50/70

分类号：G16H50/70;G16H10/60

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2020.12.04#实质审查的生效;2020.11.17#公开

摘要：本发明的基于医学资料余量的价值判断方法、系统、终端以及介质，解决了现有技术中由于对进一步分析挖掘医学资料的价值这个问题的解决方案不完善，进而导致大量研究盲目开展以及浪费社会资源的问题。本发明利用信息挖掘技术提取医学资料中的海量信息，从多维度进行数据的综合分析利用，挖掘之前未被有效利用的资料，从而进一步提高医学研究水平，在现有资料中挖掘出更多信息试图深入解读、寻找资料内在规律、资料间规律甚至资料和具体诊断疗效之间的规律。

主权项：1.一种基于医学资料余量的价值判断方法，其特征在于，包括：将获取的医学资料进行无标签聚类，将各聚类对应的类别作为所述医学资料的特征变量，其中，所述特征变量包括各已知特征变量以及除各已知特征变量外的一或多个余量特征变量；基于由一般资料数据库中的各已知特征变量训练获得的回顾性研究预测模型，获得对应所述医学资料的特征变量的新预测模型；将分别基于所述新预测模型以及基于所述回顾性研究预测模型获得的预测结果进行对比，获得对比差异值；若所述对比差异值大于预设的差异阈值，则利用所述新预测模型对所述医学资料的特征变量进行预测以获得对应判断余量特征变量研究价值高的预测结果；若所述对比差异值不大于所述差异阈值，则基于样本数量判断条件获得对应于样本不足情况下的待样本补充结果，和或对应于样本充足情况下的利用所述回顾性研究预测模型对所述医学资料的特征变量进行预测获得的对应判断余量特征变量研究价值低的预测结果；其中，所述基于由一般资料数据库中的各已知特征变量训练获得的回顾性研究预测模型，获得对应所述医学资料的特征变量的新预测模型包括：将从所述医学资料提取的各特征变量以及各特征变量之间的关联度信息作为训练数据训练基于由一般资料数据库中的各已知特征变量训练获得的所述回顾性研究预测模型，获得新预测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海交通大学医学院附属第九人民医院 基于医学资料余量的价值判断方法、系统、终端以及介质

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