[發(fā)明專利]用于醫(yī)院內(nèi)感染預(yù)測(cè)的模型訓(xùn)練方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910017312.6
• 申請(qǐng)日: 2019-01-08
• 公開（公告）號(hào): CN109871866B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 鄧根強(qiáng);祝苗苗;朱歲松
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳市南山區(qū)人民醫(yī)院
• 主分類號(hào): G06F18/214
• 分類號(hào): G06F18/214;G06Q10/04;G16H10/60
• 代理公司: 深圳青年人專利商標(biāo)代理有限公司 44350
• 代理人: 吳桂華

1.一種用于醫(yī)院內(nèi)感染預(yù)測(cè)的模型訓(xùn)練方法，其特征在于，所述方法包括下述步驟：

從預(yù)設(shè)的醫(yī)院信息系統(tǒng)中抽取患有院內(nèi)感染的樣本數(shù)據(jù)，得到對(duì)應(yīng)的第一感染訓(xùn)練樣本；

根據(jù)由所述第一感染訓(xùn)練樣本構(gòu)成的第一訓(xùn)練樣本集，使用預(yù)先訓(xùn)練好的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型的生成器生成對(duì)應(yīng)的第二感染訓(xùn)練樣本；

根據(jù)所述第一訓(xùn)練樣本集和由所述第二感染訓(xùn)練樣本構(gòu)成的第二訓(xùn)練樣本集，通過預(yù)設(shè)的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法對(duì)高斯過程概率模型進(jìn)行院內(nèi)感染預(yù)測(cè)的迭代訓(xùn)練，直至通過所述迭代訓(xùn)練使得所述高斯過程概率模型的預(yù)測(cè)精度值達(dá)到預(yù)設(shè)的精度要求；

在通過預(yù)設(shè)的主動(dòng)學(xué)習(xí)算法對(duì)高斯過程概率模型進(jìn)行院內(nèi)感染預(yù)測(cè)的迭代訓(xùn)練的步驟，包括：

通過所述第一訓(xùn)練樣本集對(duì)所述高斯過程概率模型進(jìn)行院內(nèi)感染預(yù)測(cè)訓(xùn)練，并記錄院內(nèi)感染預(yù)測(cè)訓(xùn)練后的所述高斯過程概率模型的預(yù)測(cè)精度值；

當(dāng)所述預(yù)測(cè)精度值未達(dá)到所述精度要求時(shí)，使用所述高斯過程概率模型對(duì)所述第二訓(xùn)練樣本集中的每個(gè)第二感染訓(xùn)練樣本進(jìn)行院內(nèi)感染預(yù)測(cè)，得到對(duì)應(yīng)的院內(nèi)感染概率；

根據(jù)所述院內(nèi)感染概率，使用預(yù)設(shè)的基于不確定性的樣本選擇策略從所述第二訓(xùn)練樣本集中選擇預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)第二感染訓(xùn)練樣本；

將選擇出的所述第二感染訓(xùn)練樣本加入所述第一訓(xùn)練樣本集中，更新所述第一訓(xùn)練樣本集，并相應(yīng)的更新所述第二訓(xùn)練樣本集；

使用預(yù)設(shè)的基于不確定性的樣本選擇策略從所述第二訓(xùn)練樣本集中選擇預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)第二感染訓(xùn)練樣本的步驟，包括：

根據(jù)所述院內(nèi)感染概率，使用預(yù)設(shè)的不確定性分?jǐn)?shù)計(jì)算函數(shù)得到所述第二訓(xùn)練樣本集中的每個(gè)第二感染訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的不確定性分?jǐn)?shù)；

根據(jù)預(yù)設(shè)的相似性分?jǐn)?shù)計(jì)算函數(shù)計(jì)算所述每個(gè)第二感染訓(xùn)練樣本與所述第一訓(xùn)練樣本集中的每個(gè)第一感染訓(xùn)練樣本的相似度，得到所述每個(gè)第二感染訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的相似性分?jǐn)?shù)；

根據(jù)所述不確定性分?jǐn)?shù)和所述相似性分?jǐn)?shù)，使用預(yù)設(shè)的綜合分?jǐn)?shù)計(jì)算函數(shù)得到所述每個(gè)第二感染訓(xùn)練樣本對(duì)應(yīng)的綜合分?jǐn)?shù)；

根據(jù)所述綜合分?jǐn)?shù)，從所述第二訓(xùn)練樣本集中選擇預(yù)設(shè)數(shù)量個(gè)第二感染訓(xùn)練樣本。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，從預(yù)設(shè)的醫(yī)院信息系統(tǒng)中抽取患有院內(nèi)感染的樣本數(shù)據(jù)的步驟，包括：

將抽取出的所述樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，得到所述第一感染訓(xùn)練樣本。