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基于混合深度学习的医疗设备故障不良事件自动识别方法

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本发明公开了一种基于混合深度学习的医疗设备故障不良事件自动识别方法，涉及医疗设备故障技术领域，包括以下步骤：获取监测人员上报的设备故障描述信息，根据所述设备故障描述信息关联设备的基础属性信息；对所述设备故障描述信息的文本进行处理，并通过故障描述归一化模型得到所述设备故障描述信息的归一化标签；将所述设备的基础属性信息与归一化标签进行组合，生成标准化的特征向量集；通过不良事件识别模型对所述特征向量集进行处理，判别设备故障是否属于不良事件。本发明可以全自动判断医疗设备故障是否属于不良事件，降低对监测人员技术水平的依赖，提高识别准确度。

著录项

公开/公告号CN115470784A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-12-13

原文格式PDF
申请/专利权人山东大学齐鲁医院;
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申请/专利号CN202211026295.0
发明设计人付延安;朱明贤;武永军;邓宝芸;王丰;
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申请日2022-08-25
分类号G06F40/289;G06F16/35;G06K9/62;G06N3/08;
代理机构北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙);
代理人杜娟
地址 250012 山东省济南市文化西路107号
入库时间 2023-06-19 17:56:43

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法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-12-13

公开

发明专利申请公布