【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗，特别涉及知识图谱结合血常规检验数据的疾病筛率提升方法和系统。
技术介绍
1、在现有的疾病筛查过程中，通常依赖于医生的专业知识和经验进行判断，但这种方式存在主观性强、效率低、误差率高等问题。因此，需要一种更为客观、准确、高效的疾病筛查方法。知识图谱的构建与利用，为解决这一问题提供了可能。具体而言，知识图谱能够通过实体抽取、关系抽取等技术，将海量的医疗信息、病例数据、诊断知识等进行结构化表示，形成一张包含疾病、症状、检验指标等实体及其之间关系的网络图。这张网络图不仅能够直观地展示疾病与各种因素之间的关联，还能够为疾病筛查模型的构建提供丰富的数据支持。
2、基于知识图谱的疾病筛查模型，能够通过对血常规检验数据的特征信息进行学习，自动识别和预测疾病的类型。这种模型不仅能够提高筛查的准确性和效率，还能够降低医生的工作负担，提高医疗服务的质量。然而，医疗领域的知识和信息是不断更新的，新的疾病类型、患病情况以及血常规检验数据不断涌现。因此，如何实时更新知识图谱，使其始终保持与最新医疗知识的同步，成为了一个亟待解决的问题
【技术保护点】
1.一种知识图谱结合血常规检验数据的疾病筛率提升方法，其特征在于，所述知识图谱结合血常规检验数据的疾病筛率提升方法包括：
2.根据权利要求1所述知识图谱结合血常规检验数据的疾病筛率提升方法，其特征在于，构建与所述疾病筛率提升目的对应的知识图谱，包括：
3.根据权利要求1所述知识图谱结合血常规检验数据的疾病筛率提升方法，其特征在于，利用所述知识图谱对疾病筛查模型进行训练，获得训练后的疾病筛查模型，包括：
4.根据权利要求1所述知识图谱结合血常规检验数据的疾病筛率提升方法，其特征在于，当同时存在新增的二类患病类型和三类血常规检验数据的情...
【技术特征摘要】
1.一种知识图谱结合血常规检验数据的疾病筛率提升方法，其特征在于，所述知识图谱结合血常规检验数据的疾病筛率提升方法包括：
2.根据权利要求1所述知识图谱结合血常规检验数据的疾病筛率提升方法，其特征在于，构建与所述疾病筛率提升目的对应的知识图谱，包括：
3.根据权利要求1所述知识图谱结合血常规检验数据的疾病筛率提升方法，其特征在于，利用所述知识图谱对疾病筛查模型进行训练，获得训练后的疾病筛查模型，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：李冬玲，刘佳锡，程思源，韩良，孙宇飞，陈超，宋彪，
申请(专利权)人：健数长春科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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