分诊融合模型训练方法、分诊方法、装置、设备及介质

本发明涉及大数据的数据处理领域，提供一种分诊融合模型训练方法、分诊方法、装置、设备及介质，方法包括：通过获取就诊样本集；将就诊样本输入含有初始参数的多融合神经网络模型；对就诊样本进行预测，获取至少两个分诊结果；对各分诊结果进行标准化转换得到标准化结果；将所有标准化结果进行权重融合得到样本分诊结果；通过多融合神经网络模型中的损失模型，获得总损失值；在总损失值未达到预设的收敛条件时，迭代更新多融合神经网络模型的初始参数，直至收敛，将收敛之后的多融合神经网络模型记录为分诊融合模型。本发明提升了多融合神经网络模型识别的性能和准确率。本发明适用于智慧医疗等领域，可进一步推动智慧城市的建设。

《分诊融合模型训练方法、分诊方法、装置、设备及介质》是一发明专利，专利号为 2020110238577，当前法律状态为已下证，由平安科技（深圳）有限公司提出申请，发明人为唐蕊;李彦轩;朱昭苇;孙行智，申请日期为2020-09-25，公开（公告）日期为2024-05-03，国际专利分类号（IPC）为 G06N 3/08 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：（智能分诊、医院智能预问诊、互联网医院、线上问诊、病情严重程度评估、智慧医疗、诊断辅助、AI导诊、患者分流、分级诊疗、医院信息化、智慧医疗）。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明涉及大数据的数据处理领域，提供一种分诊融合模型训练方法、分诊方法、装置、设备及介质，方法包括：通过获取就诊样本集；将就诊样本输入含有初始参数的多融合神经网络模型；对就诊样本进行预测，获取至少两个分诊结果；对各分诊结果进行标准化转换得到标准化结果；将所有标准化结果进行权重融合得到样本分诊结果；通过多融合神经网络模型中的损失模型，获得总损失值；在总损失值未达到预设的收敛条件时，迭代更新多融合神经网络模型的初始参数，直至收敛，将收敛之后的多融合神经网络模型记录为分诊融合模型。本发明提升了多融合神经网络模型识别的性能和准确率。本发明适用于智慧医疗等领域，可进一步推动智慧城市的建设。

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