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UNSAFE INCIDENT PREDICTION DEVICE, PREDICTION MODEL GENERATION DEVICE, AND UNSAFE INCIDENT PREDICTION PROGRAM

机译:不安全事件预测设备,预测模型生成设备和不安全事件预测程序

摘要

Included are a learning data input unit 10 that inputs m texts included in the medical information of patient, a similarity index value computation unit 100 that extracts n words from m texts and computes a similarity index value reflecting a relationship between the m texts and the n words, a classification model generation unit 14 that generates a classification model for classifying m texts into a plurality of phenomena based on a text index value group including n similarity index values for one text, and an unsafe incident prediction unit 21 that predicts a possibility of occurrence of falling from a text to be predicted by applying a similarity index value computed by the similarity index value computation unit 100 from a text input by a prediction data input unit 20 to a classification model, and a highly accurate classification model is generated using a similarity index value that represents which word contributes to which text and to what extent.
机译:包括一个学习数据输入单元 10 10 ,其输入患者的医疗信息中包括的m个文本,相似性索引值计算单元 100 从m文本和计算中提取n个单词反映M文本和N个单词之间的关系的相似性索引值,该分类模型生成单位 14 生成用于基于文本索引值组对多个现象进行分类模型的分类模型包括一个文本的n相似索引值,并且不安全入射预测单元 21 ,其预测通过应用由相似性索引值计算计算的相似性索引值来预测的文本中掉落的可能性从预测数据输入单元 20 到分类模型的文本 100 ,使用表示哪个词贡献的相似性指数值生成高度准确的分类模型哪个文本和什么程度。

著录项

  • 公开/公告号US2021090748A1

    专利类型

  • 公开/公告日2021-03-25

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 FRONTEO INC;

    申请/专利号US201917050647

  • 发明设计人 HIROYOSHI TOYOSHIBA;HIDEFUMI UCHIYAMA;

    申请日2019-04-23

  • 分类号G16H50/70;G06N5/04;G06N20;G16H10/60;G16H40/20;G06F40/279;G06F40/30;A61B5/11;A61B5;A61B5/16;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 17:54:10

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