[发明专利]基于深度学习的治疗方案的生成方法、装置及存储介质有效
| 申请号： | 201811407145.8 | 申请日： | 2018-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN109637669B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 任江涛;熊铠能 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G16H20/00 | 分类号： | G16H20/00;G16H50/20;G16H10/60;G06N3/0455;G06N3/0442;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/0499;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳市世纪恒程知识产权代理事务所 44287 | 代理人： | 胡海国;於菪珉 |
| 地址： | 510275 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的治疗方案的生成方法，包括以下步骤：获取待处理的病人的诊断信息；将所述诊断信息输入深度神经网络模型进行处理，得到所述待处理的病人的本次治疗方案的预测结果；将所述本次治疗方案的预测结果输入序列到序列模型进行处理，得到所述待处理的病人的未来治疗方案的预测结果。本发明还公开了一种基于深度学习的治疗方案的生成装置以及计算机可读存储介质。本发明通过具有时间联结的前馈型深度神经网络生成病人的当次的治疗方案，并通过序列到序列模型预测病人未来的治疗方案，为病人提供递进的治疗方案参考建议从而达到更好地辅助治疗的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 治疗 方案 生成 方法 装置 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的治疗方案的生成方法，其特征在于，所述基于深度学习的治疗方案的生成方法包括以下步骤：获取待处理的病人的诊断信息；将所述诊断信息输入深度神经网络模型进行处理，得到所述待处理的病人的本次治疗方案的预测结果；将所述本次治疗方案的预测结果输入序列到序列模型进行处理，得到所述待处理的病人的未来治疗方案的预测结果。
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