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本发明公开了一种基于语义图网络的医疗预测方法及系统，基于领域知识识别电子病历中的实体，并采用双向门控循环单元学习文本的序列特征。其次，为了细粒度的提取电子病历中的语义关系，定义两种类型的子图，基于知识的图表示和基于文本的图表示，并采用图卷积神经网络GCN和图注意力网络GAT提取语义关系特征，其中基于文本的图表示允许提取实体或词与其自身的关系，用于表示实体或词特征。针对属性‑值特征，在提取电子病历中的数值或类别特征之后，利用双向门控循环单元Bi‑GRU提取他们对应的实体，构建属性‑值的图表示。最后，将语义关系和属性‑值进行融合训练疾病的等级预测模型。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202110219069.3
Filing Date： 2021-02-26
Publication Date： 2021-06-25
Pub. No.： CN113035362A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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