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一种高维删失数据下预测癌症预后风险的系统和方法
本发明提出一种高维删失数据下预测癌症预后风险的方法,包括：构建Cox神经网络模型,获取目标数据库的训练数据集、验证数据集；根据贝叶斯先验知识约束对训练数据集进行随机采样扰动；根据随机采样扰动后的训练数据集合,定义Cox神经网络模型的风险函数并计算损失函数；通过损失函数对Cox神经网络模型进行训练,更新Cox神经网络模型的网络权重；利用验证数据集对更新后的网络权重进行验证,若验证通过,则得到深度贝叶斯扰动模型,对目标癌症患者的癌症预后风险进行预测；否则,重新进行随机采样扰动；本发明还提出一种预测癌症预后风险的系统,用于解决现有预测方法在此类数据中表现不佳的问题,提高癌症生存分析的深度学习方法的性能。
一种可预测脓毒症急性肾损伤的模型
本发明涉及生物技术领域,具体是一种可预测脓毒症急性肾损伤的模型,脓毒症相关性急性肾损伤(AKI)发病率高,死亡率高。目前单一的生物标志物对预测脓毒症急性肾损伤和预后存在一定的不足,敏感性特异性参差不齐。本发明首次提出一种基于血浆ATIII、性别、血清肌酐、是否有高血压病史、年龄建立的预测模型。该模型能在早期识别脓毒症相关性肾损伤,改善预后,通过实验验证了该模型具有很高的准确性。结果显示模拟ROC曲线下面积为0.9906,具有较高的区分度和校准度。为临床用药提供依据。
基于深度学习的阻塞性睡眠呼吸暂停检测方法及装置
本发明公开了一种基于深度学习的阻塞性睡眠呼吸暂停检测方法及装置,其中,该方法包括：将被检测对象的生理数据输入到预先训练好的生理数据阻塞性睡眠呼吸暂停检测模型中,输出对应的呼吸暂停低通气指数AHI分类结果；将被检测对象从多个预设角度拍摄的头部图像输入到预先训练好的各个图像数据阻塞性睡眠呼吸暂停检测模型中,输出对应的AHI分类结果；将生理数据阻塞性睡眠呼吸暂停检测模型输出的AHI分类结果和各个图像数据阻塞性睡眠呼吸暂停检测模型输出的AHI分类结果,输入到集成学习算法模型中,输出被检测对象的AHI分类结果。本发明无需用户穿戴各种PSG设备,操作简单,且能够检测到低AHI值的阻塞性睡眠呼吸暂停情况。
一种基于BP神经网络的心理健康智能筛查系统
一种基于BP神经网络的心理健康智能筛选系统,包括依次连接的精神疾病调查问卷设定模块、调查数据评估和标签模块、BP神经网络模型训练模块、精神疾病筛查模块；精神疾病调查问卷设定模块,设定精神疾病调查问卷的内容；调查数据评估和标签模块对问卷调查结果进行评估并打标签；BP神经网络模型训练模块从调查数据评估和标签模块输入数据样本,并进行模型训练,得到BP神经网络模型；精神疾病筛查模块向新的潜在患者进行问卷调查,将问卷调查的数据输入BP神经网络模型训练模块获得的BP神经网络模型,判断该潜在患者的患病情况。本发明使用BP神经网络来得出潜在患者的患病结果,减少了疾病判断上的主观性,极大地保护了潜在患者的隐私。
一种基于人工智能的糖尿病“三个一体化”管理系统
本发明涉及糖尿病管理系统技术领域,且公开了一种基于人工智能的糖尿病“三个一体化”管理系统,包括以下模块：信息采集模块,用于根据所连接的智能设备对患者信息进行采集。该基于人工智能的糖尿病“三个一体化”管理系统,通过智能设备上的信息采集子模块对患者信息进行实时检测及采集,实现实时监测及上传数据的效果,当信息采集子模块检测到患者突发病情时,则通过线上自动报警模块和线下自动报警子模块同时进行报警,同时通过定位子模块对患者的位置进行精准定位,使得患者能够在第一时间得到救治,避免患者因耽误了最佳救治时间而导致病情加重的情况发生,达到线上线下一体化、院内院外一体化和软件硬件一体化管理的效果。
OSAHS识别方法、模型、模型建立方法、及装置
本申请提出有一种OSAHS识别方法、模型、模型建立方法、及装置,基于动态血压特征,利用Logistic回归模型,对其输入相应的输入量,对相应输入量设定相应的系数,根据计算所得的风险评分与预定的阈值进行比较,确定该受试者是否患有OSAHS,为一线临床医生在OSAHS疾病诊疗中提供能辅助诊断依据。
一种基于人工智能的云端大数据诊断系统
本发明涉及诊断系统的技术领域,且公开了一种基于人工智能的云端大数据诊断系统,包括云端数据库模块、个人生命体征数据流模块、AI深度学习和诊断模块；所述个人生命体征数据流模块获取用户的生命体征的数据并将数据传输至所述云端数据库模块；所述AI深度学习模块将处理后的数据传输至所述云端数据库模块内；所述AI深度学习模块收集大量用户病历与生命体征数据并学习匹配,并经过数据积累可进行用户健康状态追踪、诊断、甚至提前预判用户的健康与患各种疾病的风险与概率；同时,通过基于大量用户生命体征数据流和病历数据流的样本采集与算法匹配,进而不断提高AI诊断、预判的准确度。
COPD急性加重并发呼吸衰竭的预测系统及监测装置
本发明属于COPD医疗设备技术领域,具体公开了一种COPD急性加重并发呼吸衰竭的预测系统及监测装置,该预测系统包括用于采集样本的临床病例数据的数据采集模块,用于接收、处理临床病例数据并获取变量参数的数据处理模块,用于接收变量参数并筛选得到独立危险因素的危险因素获取模块,以及将独立危险因素纳入机器学习预测模型并进行预测的预测模块。采用本技术方案,通过各模块配合,实现对样本信息的采集和筛选,并根据采集的信息预测患者是否发生T2RF。
一种系统性红斑狼疮中医证型预测模型的建模方法及系统
本发明提供了一种系统性红斑狼疮中医证型预测模型的建模方法及系统,所述方法包括：制定系统性红斑狼疮中医临床调查表,利用系统性红斑狼疮中医临床调查表对医院系统性红斑狼疮患者电子病历的中医四诊信息和对应的中医证型诊断结果信息进行整合；对所述系统性红斑狼疮中医临床调查表中的中医四诊信息和对应的中医证型诊断结果信息进行预处理获得建模数据；将所述建模数据的中医证型利用SPSS软件进行数据统计,计算出不同证型占全部证型的比例,利用非线性赋权函数计算各证型的权重；以及使用所述建模数据对机器学习模型进行训练和测试,获得所述系统性红斑狼疮中医证型预测模型。本发明可提高系统性红斑狼疮中医证型的诊断率。
一种椎体摄片阅片的方法
本发明涉及生物医学技术领域,公开了一种椎体摄片阅片的方法,本方法包括步骤：S1：获取预设数量的摄片图像信息,将获取到的摄片图像信息上传至服务器并建立摄片数据库；S2：将待阅摄片与摄片数据库进行匹配得到预设椎体分类信息,根据预设椎体分类信息识别椎体的预设位置；S3：通过预设定位对预设位置的椎体进行定位分析,并得到该预设位置的椎体对应的压缩率；S4：通过压缩率落入的预设分级区间得到对应的预设骨折等级,并生成诊断报告。本方法解决了目前椎体骨折阅片方法不统一、大量阅片工作的任务繁重及存在多人多地阅片可能造成的阅片结果偏移的问题。

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