申请/专利权人：华为云计算技术有限公司

申请日：2019-09-12

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN112466401B

主分类号：G16B40/00

分类号：G16B40/00;G16B50/00

优先权：["20190909 CN 2019108496243"]

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2022.02.25#专利申请权的转移;2021.03.26#实质审查的生效;2021.03.09#公开

摘要：本申请公开了一种利用人工智能AI模型组分析多类数据的方法及装置，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取多类数据，该多类数据中的每一类数据表示影响目标事件的结果的一方面因素；并输入多类数据中的每一类数据至对应的第一AI模型，根据每个第一AI模型的目标隐含层获得对应一类数据的目标隐含层特征；然后，根据多个目标隐含层特征生成融合特征；再输入融合特征至第二AI模型，以根据第二AI模型对融合特征进行分析，输出预测值，该预测值指示根据多类数据对目标事件进行预测的结果。本申请提高了根据多类数据对目标事件进行预测的准确性。

主权项：1.一种利用AI模型组分析多类数据的方法，其特征在于，所述AI模型组包括多个第一AI模型和第二AI模型，其中，所述多个第一AI模型中的每个第一AI模型对应所述多类数据中的一类数据，所述方法包括：获取所述多类数据，所述多类数据中的每一类数据表示影响目标事件的结果的一方面因素；输入所述多类数据中的每一类数据至对应的第一AI模型，根据每个第一AI模型的目标隐含层获得对应一类数据的目标隐含层特征；根据多个目标隐含层特征生成融合特征；输入所述融合特征至所述第二AI模型，根据所述第二AI模型对所述融合特征进行分析，输出预测值，所述预测值指示根据所述多类数据对所述目标事件进行预测的结果；其中，所述目标事件包括以下事件中的任意一种：预测细胞系对药物的敏感程度、预测所述细胞系的基因干扰敏感程度、预测对所述细胞系对应的病人分型的生物标志物时，所述多类数据包括所述细胞系的多类组学数据。

全文数据：

权利要求：

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