CN119418916A 用于急诊分诊的智能化临床支持决策系统及方法 （吉林大学）_第1页
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号用于急诊分诊的智能化临床支持决策系统21天的患者数量预测值，基于患者数量预测值，对该病症类型对应科室的医疗资源进行调率最高的即为患者的风险等级；应用医院急诊科患者的风险等级决定各个患者的就诊顺每一天记录医院急诊科接收的患者数量以及各个患者的病症类型，以最近天的时间针对任意一个处于趋势性阶段的病症类型，若该病症类型在滑动时间窗口内后3天的3获取历史病例数据集，针对历史病例数据集内出现过的所有症状中的任意一个症状，应用softmax激活函数输出各个病症类型的概率预测，概率最高的病症类别即为病症分诊获取若干个标注好病症分诊结果的病症分诊训练样本，每一症分诊训练集对病症分诊模型进行训练，并通过病症分诊验证集对病症分诊模型进行验二输入层用于接收患者的生命体征数据；卷积层用于提取患者生命体征数据的局部特征；将全连接层的输出映射为4个风险等级的概率，使用Softmax函数将输出归一化为概率分获取标注好风险评估结果的风险评估训练样本，每一个风险评估4步骤四：遍历所有粒子，若存在任意一个粒子的个体最权重组合o:。8.用于急诊分诊的智能化临床支持决策系统，其特征在于医疗资源调整模块，包括趋势性病症判别单元、患者风险评估模块，用于获取患者的生命体征患者病症分诊模块，用于计算获取历史病例数据集中所有存在的症状的分诊权重值；5获取历史病例数据集，计算获取历史病例数据集中所有存在的症状的分诊权重6每一天记录医院急诊科接收的患者数量以及各个患者的病症类型，以最近天的针对任意一个处于趋势性阶段的病症类型，若该病症类型在滑动时间窗口内后378型在后1天的患者数量预测值；医疗资源调整单元用于基于某一种病症类型的患者数量预[0015]图1为本发明实施例采用的用于急诊分诊的智能化临床支持决策系统的结构示意9获取历史病例数据集，计算获取历史病例数据集中所有存在的症状的分诊权重每一天记录医院急诊科接收的患者数量以及各个患者的病症类型，以最近天的针对任意一个处于趋势性阶段的病症类型，若该病症类型在滑动时间窗口内后3[0019]针对任意一个处于趋势性阶段的病症类型，对该病症类型在后1天的患者数量进[0020]获取历史病例数据集，计算获取历史病例数据集中所有存在的症状的分诊权重一输出层用于应用softmax激活函数输出各个病症类型的概率预测，概率最高的病症类别最佳权重组合oi。型在后1天的患者数量预测值；

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