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文档简介
一种基于人工智能的临床试验质量评估方本发明公开了一种基于人工智能的临床试靠人工智能算法和基于规则的专家系统进行评2步骤四、根据特征子集和与之对应的临床试验数据的质量步骤六、获取待评估的临床试验数据的特征子集，并将步骤七、将质量评估结果、深度评估与验证结果进步骤1、利用数据范围检查规则，去除超出正常生理范围或预设试验数据范围的异常3待评估的临床试验数据的特征子集输入深度学习模型后，深度学习模型输出质量评估结所述数据采集模块，用于从临床试验的各个环节获取临床试验数所述特征提取与选择模块，用于基于人工智能算法对临床试验数据集进行特征提取，所述模型评估与优化模块，用于使用测试数据集对训练好的深度学习模型进行评估，所述质量评估模块，用于将待评估的临床试验数据的特征子集输入到深度学习模型所述深度评估模块，用于利用专家系统并结合人工审核，对质量评估4化。高质量的临床试验能够清晰地揭示出某种治疗方案在特定疾病患者群体中的疗效差5中的图像类数据进行特征提取；所述自编码器神经网络用于对数值型数据进行特征提取；所述自然语言处理技术用于对文本类数据进行特67图1是本发明实施例的一种基于人工智能的临床试验质量评估方法的流程示意8和每层的神经元数量需要根据问题的复杂性和数据的9将深度学习模型初步评估出的可能存在质量问题或处于临界状态的临床试验数据与规则审核团队将识别并记录试验中可能存在的问题或于研究目的和数据分析计划。对深度学习模型进行训练的过程中利用早停法和交叉验证法来防止模型过拟合设定一个耐心值（patience表示当模型在验入研究这些规范标准的每一项条款，提取与临床试验质量评估直接相关的关键要求和准指南筛选与解读：筛选出在临床试验领域具有广泛影响力和权威性的行业指南，[0039]图3是本申请实施例的一种基于人工智能的临床试验质量评估系统的功能模块示特征提取与选择模块，用于基于人工智能算法对临床试验数据集进行特征提取，质量评估模块，用于将待评估的临床试验数据的特征子集输入到深度学习模型显示存在质量问题或者处于临界状态的临床试验进行深度评估，得到深度评估与验证结点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
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