[发明专利]一种基于深度学习模型的ICU用户病情预测方法及终端设备在审
| 申请号： | 201710633561.9 | 申请日： | 2017-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN107491638A | 公开（公告）日： | 2017-12-19 |
| 发明（设计）人： | 张启;杨明;叶继明;刘子威;张朝棋 | 申请（专利权）人： | 深圳和而泰智能控制股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F19/00 | 分类号： | G06F19/00 |
| 代理公司： | 广州三环专利商标代理有限公司44202 | 代理人： | 郝传鑫,熊永强 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区高新*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明实施例提供了一种基于深度学习模型的ICU用户病情预测方法及终端设备，其中，所述方法包括获取危重症病房ICU用户的监测数据，所述监测数据为表征用户的生理指标数据；将所述监测数据作为深度学习模型的输入，计算得到预测指标数据，所述深度学习模型为根据ICU用户的历史监测数据和历史指标数据训练获得的，所述预测指标数据用于指示用户在预设时段后的病情变化及死亡概率；针对所述预测指标数据进行提示。采用本发明，能够利用深度学习模型预测一段时间后ICU用户的病情变化及死亡概率，以帮助医生提供有效的参考信息，及时帮助救治。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 模型 icu 用户 病情 预测 方法 终端设备 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习模型的ICU用户病情预测方法，其特征在于，包括：获取危重症病房ICU用户的监测数据，所述监测数据为表征用户的生理指标数据；将所述监测数据作为深度学习模型的输入，计算得到预测指标数据，所述深度学习模型为根据ICU用户的历史监测数据和历史指标数据训练获得的，所述预测指标数据用于指示用户在预设时段后的病情变化及死亡概率；针对所述预测指标数据进行提示。
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G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真，例如：概率模型或动态模型，遗传基因管理网络，蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
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