申请/专利权人：广州中医药大学(广州中医药研究院)

申请日：2023-10-18

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117423467B

主分类号：G16H50/70

分类号：G16H50/70;G06F18/24;G06N3/09

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.19#授权;2024.02.06#实质审查的生效;2024.01.19#公开

摘要：本发明公开一种面向医学临床诊断的缺失值感知和容忍深度网络方法和装置，方法包括以下步骤：S1：根据临床诊断文字记录，对号入座地录入预设变量的值，形成医学临床诊断记录；同时根据变量缺失情况填写变量非缺失标记；S2：建立缺失值感知和容忍深度网络，缺失值感知和容忍深度网络被设置为自动过滤医学临床诊断记录的变量缺失值；S3：利用步骤S1得到的医学临床诊断记录和变量非缺失标记训练缺失值感知和容忍深度网络，得到面向医学临床诊断的缺失值感知和容忍深度网络；S4：利用面向医学临床诊断的缺失值感知和容忍深度网络对待分类的医学临床诊断记录进行分类。本实施例中把变量非缺失标记作为深度网络的一部分输入，取得较好的分类结果。

主权项：1.一种面向医学临床诊断的缺失值感知和容忍深度网络方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：根据临床诊断文字记录，对号入座地录入预设变量的值，形成医学临床诊断记录；同时根据变量缺失情况填写变量非缺失标记；并录入临床诊断结果，形成诊断分类结果标签；S2：建立缺失值感知和容忍深度网络，所述缺失值感知和容忍深度网络的输入为所述医学临床诊断记录和变量非缺失标记，所述缺失值感知和容忍深度网络的输出为临床诊断分类结果，所述缺失值感知和容忍深度网络被设置为自动过滤医学临床诊断记录的变量缺失值；S3：以步骤S1得到的医学临床诊断记录和变量非缺失标记为输入，以步骤S1得到的诊断分类结果标签为标记，训练所述缺失值感知和容忍深度网络，得到面向医学临床诊断的缺失值感知和容忍深度网络；S4：利用所述面向医学临床诊断的缺失值感知和容忍深度网络对待分类的医学临床诊断记录进行分类；所述变量非缺失标记表示所述医学临床诊断记录中的对应变量是正常值还是缺失值，包括：令X为任意变量，notMissingFlatX为与X对应的变量非缺失标记；当X的值是缺失值时，设置notMissingFlatX为0；当X的值是正常值时，设置notMissingFlatX为1；所述缺失值感知和容忍深度网络的输入层被设置为自动过滤医学临床诊断记录的变量缺失值，包括：所述缺失值感知和容忍深度网络的输入层的输入为所述医学临床诊断记录和变量非缺失标记，所述缺失值感知和容忍深度网络的输入层对所述医学临床诊断记录的任意变量X的输出Y为：Y＝aX+b×notMissingFlatX式中，a、b为网络参数。

全文数据：

权利要求：

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