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基于贝叶斯结构学习的信息归类方法、装置和系统

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成果名称: 基于贝叶斯结构学习的信息归类方法、装置和系统 关键字: 贝叶 , 疾病 , 用户 , 学习 , 网络结构 , 网络 , 数据 , 计算机 , 信息 , 归类 应用行业: 计算机、通信和其他电子设备制造业
高新技术领域: 电子信息技术 所在地: 北京市 知识产权类型: 发明专利
知识产权编号: CN202110792815.8 成果体现形式: 成果属性:
成果所处阶段: 授权 成果水平: 国内先进 研究形式:
学科分类: 战略新兴产业: 高端装备制造 课题来源:
第一完成单位名称: 北京好欣晴移动医疗科技有限公司 第一完成单位属性: 技术成熟度:
合作方式: 专利许可 交易价格(万): 100.00 所属十强产业:

本发明公开一种基于贝叶斯结构学习的信息归类方法、系统及系统,根据用户提供的材料提取信息,整理成结构化数据列表,根据历史用户数据集和信息数据库通过贝叶斯结构学习得到每种疾病共同出现的关联关系,构造贝叶斯网络结构,把属于相同类型的前后序疾病在贝叶斯网络中聚合得到对应的疾病分类,根据专家经验知识图谱形成对应的策略方案向用户输出分析结果。本发明基于贝叶斯结构学习对用户病历等材料进行信息提取后并进行结构化处理,结合历史数据集和信息数据库得到每种疾病的关联关系,结合专家经验知识图谱形成对应的参考策略方案,能够成为医生辅助判断的重要参考信息,节约处理时间。

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