疾病预测方法、装置、电子设备及计算机存储介质.pdf
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疾病预测方法、装置、电子设备及计算机存储介质.pdf
本发明实施例提供了一种疾病预测方法、装置、电子设备及计算机存储介质,其中,疾病预测方法包括:采集单位时间内进入预设地理范围内的人口数据,从所述人口数据中确定出目标疾病的感染概率超过设定阈值的易感人口数据,和,处于所述目标疾病的潜伏期的潜伏人口数据;根据所述易感人口数据和所述潜伏人口数据,确定所述单位时间内、在所述预设地理范围中的易感人口总数和潜伏人口总数;根据预测参数对目标疾病的发展趋势进行预测,其中,预测参数包括:易感人口总数、潜伏人口总数及对应的第一传播概率、及感染人口总数及对应的第二传播概率中的至少
疾病预测方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本发明涉及数字医疗技术领域,提供一种疾病预测方法、装置、电子设备及存储介质,在对医疗病历进行实时采集的基础上,先从医疗病历中提取出目标医疗数据,然后识别目标医疗数据中的可信关键词及不可信关键词,从而采用不同的实体识别模型识别关键词的实体,提高了关键词的实体识别准确度,有助于提高对目标医疗数据的分类准确度,在得到关键词的实体之后,基于矩阵秩约束及实体对目标医疗数据进行分类,得到多类目标医疗数据,从而针对每类目标医疗数据进行疾病类别预测,得到疾病类别预测结果,提高了疾病类别预测的准确度。
疾病分级预测方法、装置、电子设备及存储介质.pdf
本发明实施例提供了一种疾病分级预测方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取目标用户的目标影像特征、目标基因特征以及目标临床特征;目标用户包括预设训练集中的第一用户和预设测试集中的第二用户;根据目标影像特征、目标基因特征以及目标临床特征,确定目标用户的目标特征;基于目标特征向量以及第一用户对应的预设标签,对预设分级预测模型进行训练,得到目标分级预测模型;将第二用户的目标特征输入至目标分级预测模型中,得到第二用户对应的目标分级。通过训练得到目标分级预测模型,并基于目标分级预测模型进行自动分级预测,减少
预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质.pdf
本申请实施例提供了一种预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,涉及计算机领域。本申请实施例通过第一预测模型,对核酸序列信息、第一结构信息、蛋白序列信息及第二结构信息进行预测处理,以得指示目标核糖核酸序列与目标蛋白质是否发生相互结合作用的预测结果,由于第一结构信息可以包括二级结构的碱基游离配对信息,二级结构中碱基游离配对情况对RNA与蛋白质间的作用力有影响,进而影响RNA与蛋白质是否发生相互结合;第二结构信息包括蛋白质侧链扭转角信息和/或蛋白质侧链能量分数信息,蛋白质侧链扭转角信息以及蛋白质侧链能量分
输入预测方法、装置、电子设备及计算机存储介质.pdf
本申请提供一种输入预测方法、装置、电子设备及计算机存储介质,所述输入预测方法包括:首先,实时接收用户输入的输入数据、输入数据的词组分隔符、输入框标识以及当前页面的信息;然后,将所述输入数据根据所述输入数据的词组分隔符进行拆分,得到拆分结果;之后,对所述拆分结果进行封装得到数组结构;再针对每一个所数组结构,根据当前页面的信息和用户预先设置的预测策略进行分析,得到所述数组结构的输入预测结果;最后,对所有数组结构的输入预测结果进行归纳汇总,得到最终的输入预测结果。从而提高系统输入提示的精准性及快捷性,提升用户对