[发明专利]一种数据处理系统、方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种数据处理系统，其特征在于，该系统包括存储设备和终端设备，其中：

所述存储设备，用于存储至少一个患者与目标疾病关联的各时序数据集，任一患者的时序数据集包括所述任一患者在各时间节点与所述目标疾病关联的疾病统计数据；

所述终端设备，用于从所述存储设备存储的所述各时序数据集中获取目标患者的目标时序数据集，所述目标时序数据集包括所述目标患者在n个时间节点与所述目标疾病关联的n个目标疾病统计数据，n为大于1的整数；其中，所述n个时间节点中的第t个时间节点对应所述n个目标疾病统计数据中的第t个目标疾病统计数据x_t，t[1，n]；

所述终端设备，还用于将所述目标时序数据集输入目标疾病复发预测模型，所述目标疾病复发预测模型中包括n个特征处理模块，所述n个特征处理模块中的第t特征处理模块用于对第t个目标疾病统计数据x_t进行特征提取，得到第t特征信息h_t；

所述终端设备，还用于调用所述目标疾病复发预测模型中的第m特征处理模块对输入所述第m特征处理模块的目标疾病统计数据x_m和第m-1特征处理模块输出的第m-1特征信息h_m-1进行词嵌入，并基于词嵌入结果确定并输出第m特征信息h_m，m [2，n]，依照所述n个特征处理模块中第n特征处理模块输出的第n特征信息h_n确定所述目标患者复发所述目标疾病的预测结果；其中，第1特征信息h₁是根据第1个目标疾病统计数据x₁确定的。

2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述n个特征处理模块包括n个循环神经网络细胞掩组和n个隐含层，所述n个循环神经网络细胞掩组中的第t循环神经网络细胞掩组和所述n个隐含层中的第t隐含层一一对应，所述t=m，所述终端设备，还具体用于：

通过所述第t循环神经网络细胞掩组对输入所述第t循环神经网络细胞掩组的目标疾病统计数据x_t和第t-1隐含层输出的第t-1特征信息h_t-1进行词嵌入，得到所述第t循环神经网络细胞掩组对应的第t记忆细胞；更新所述第t记忆细胞得到第t目标记忆细胞C_t，并将所述第t目标记忆细胞C_t输入所述第t循环神经网络细胞掩组对应的第t隐含层；

通过第t隐含层对所述第t目标记忆细胞C_t进行特征压缩，得到并输出第t特征信息h_t。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述终端设备，具体用于调用所述第t循环神经网络细胞掩组根据遗忘门函数和输入门函数更新所述第t记忆细胞，得到第t目标记忆细胞C_t。

4.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述终端设备，具体用于调用第t隐含层依照输出门函数对所述第t目标记忆细胞C_t输入的所述第t目标记忆细胞C_t进行特征压缩，得到并输出第t特征信息h_t。

5.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述目标疾病复发预测模型还包括注意力机制层，所述终端设备，还用于通过注意力机制层对输入所述注意力机制层的第t特征信息h_t进行解析，基于解析结果确定所述第t特征信息h_t对应的第t目标权重w_t，将所述第t特征信息h_t更新为h_t*w_t，并将所述h_t*w_t输入第t+1循环神经网络细胞掩组；调用第t+1循环神经网络细胞掩组对输入所述第t+1循环神经网络细胞掩组的目标疾病统计数据x_t+1和所述第t特征信息h_t*w_t进行词嵌入，得到所述第t+1循环神经网络细胞掩组对应的第t+1记忆细胞。