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发明

基于深度学习和ChatGPT的脓毒症早期检测装置2024

2023-12-08 07:15:32 发布于四川 0
  • 申请专利号：CN202311185418.X
  • 公开（公告）日：2024-12-20
  • 公开（公告）号：CN117153422A
  • 申请人：天津大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习和ChatGPT的脓毒症早期检测装置，装置包括：提取初始数据集模块，用于获取进入ICU病房六小时以上的患者的结构化数据和非结构化数据构成初始数据集；结构化数据预处理模块，用于对结构化数据进行数据过滤和清洗；非结构化预处理模块。用于利用ChatGPT对非结构化数据进行总结和噪音去除处理；基于Bi‑LSTM的模型，用于接收预处理后的数据，预测出患者患有脓毒症的概率，所述模块包括：输入单元、处理单元以及输出单元；训练模块，用于对模型进行训练，基于训练后的模型对新的ICU病患进行脓毒症的早期预测。本发明提高了早期检测准确度，降低了脓毒致死率。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117153422 A (43)申请公布日 2023.12.01 (21)申请号 202311185418.X G06N 3/082 (2023.01) (22)申请日 2023.09.14 (71)申请人 天津大学 地址 300072 天津市南开区卫津路92号 (72)发明人 聂为之　刘安安　谢克亮　 (74)专利代理机构 天津市北洋有限责任专利代 理事务所 12201 专利代理师 李林娟 (51)Int.Cl. G16H 50/80 (2018.01) G16H 50/70 (2018.01) G06F 18/2415 (2023.01) G06F 18/10 (2023.01) G06N 3/0442 (2023.01) G06N 3/0455 (2023.01) 权利要求书2页 说明书12页 附图2页 (54)发明名称 基于深度学习和ChatGPT的脓毒症早期检测 装置 (57)摘要 本发明公开了一种基于深度学习和ChatGPT 的脓毒症早期检测装置，装置包括：提取初始数 据集模块，用于获取进入ICU病房六小时以上的 患者的结构化数据和非结构化数据构成初始数 据集；结构化数据预处理模块，用于对结构化数 据进行数据过滤和清洗；非结构化预处理模块。 用于利用ChatGPT对非结构化数据进行总结和噪 音去除处理；基于Bi‑LSTM

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