[发明专利]基于CNN及电子病历预测心衰并发症的方法、系统及预警设备、存储介质在审
| 申请号： | 202110341237.6 | 申请日： | 2021-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN112951432A | 公开（公告）日： | 2021-06-11 |
| 发明（设计）人： | 郝晓燕;李灯熬;赵菊敏;马美坤 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G16H50/30 | 分类号： | G16H50/30;G16H50/70;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京一品慧诚知识产权代理有限公司 11762 | 代理人： | 张宇 |
| 地址： | 030600 山西省*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明涉及心力衰竭并发症预测领域，特别是基于CNN及电子病历预测心衰并发症的方法、系统及预警设备、存储介质。所述方法包括：采集心脏衰竭患者入院数据的电子病历，标记心衰伴有并发症及心衰无并发症的数据记录；将所述数据记录输入CNN进行深度学习，输出心衰伴有并发症特征的预测结果；基于卡方检验的特征分析，识别关键特征，解释CNN的预测结果；预测心衰并发症产生的可能性及特征，实现心衰并发症预警。通过本发明识别有高风险并发症的患者可以帮助卫生保健提供者将资源和服务直接提供给这些患者，以防止可避免的再入院，降低发病风险，减少突发事件，以更好的预后，提高患者生存率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cnn 电子 病历 预测 心衰 并发症 方法 系统 预警 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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