广东康合慢病防治研究中心有限公司申请慢性疾病风险预测模型训练方法及系统专利,提高慢性疾病风险预测模型的准确性和实用性

广东康合慢病防治研究中心有限公司申请慢性疾病风险预测模型训练方法及系统专利,提高慢性疾病风险预测模型的准确性和实用性
2024年12月05日 13:15 金融界网站

本文源自:金融界

金融界2024年12月5日消息,国家知识产权局信息显示,广东康合慢病防治研究中心有限公司申请一项名为“慢性疾病风险预测模型训练方法及系统”的专利,公开号 CN 119069127 A,申请日期为2024年8月。

专利摘要显示,本发明公开了一种慢性疾病风险预测模型训练方法及系统,方法包括:从多个异构数据源中收集与慢性疾病相关的患者数据,以生成多种模态的初步数据特征集;基于集成学习算法,对初步数据特征集实施多层次特征选择,筛选对慢性疾病风险的影响程度达到预设标准的关键特征;利用注意力机制对各个关键特征加权,生成加权特征;基于加权特征生成不同层次的特征子集,利用各特征子集对待训练模型进行分层训练,以使模型逐步学习不同特征对慢性疾病风险预测的影响,得到训练完成的慢性疾病风险预测模型。利用本发明实施例,能够整合多模态数据,实施有效的特征选择与加权,以实现模型的分层训练,从而提高慢性疾病风险预测模型的准确性和实用性。

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