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有源医疗器械不良事件发生频率的预测方法及系统
摘要文本
本发明提供了一种有源医疗器械不良事件发生频率的预测方法及系统,属于数据处理系统或方法技术领域。根据获取的医疗器械不良事件频率历史数据,构建医疗器械‑不良事件频率矩阵;将医疗器械‑不良事件频率矩阵分解为医疗器械和不良事件潜在特征的线性组合,进而得到医疗器械‑特征矩阵和特征‑不良事件矩阵;对医疗器械‑特征矩阵以及特征‑不良事件矩阵进行优化,得到医疗器械与不良事件之间关联的表示,根据当前医疗器械的属性数据以及医疗器械与不良事件之间关联的表示,得到当前医疗器械的不良事件发生频率;本发明实现了对医疗器械的不良事件发生频率的估计,能够有效的保障医疗活动的连续性。
申请人信息
- 申请人:山东大学第二医院
- 申请人地址:250033 山东省济南市天桥区北园大街247号
- 发明人: 山东大学第二医院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 有源医疗器械不良事件发生频率的预测方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410062947.9 |
| 申请日 | 2024/1/17 |
| 公告号 | CN117574101A |
| 公开日 | 2024/2/20 |
| IPC主分类号 | G06F18/20 |
| 权利人 | 山东大学第二医院 |
| 发明人 | 冯圣杰; 李霞; 田月洁; 黄琳; 李洪凯; 冯悦; 杨建卫; 刘佃利 |
| 地址 | 山东省济南市北园大街247号 |
专利主权项内容
1.一种有源医疗器械不良事件发生频率的预测方法,其特征在于,包括以下过程:根据获取的医疗器械不良事件频率历史数据,构建医疗器械-不良事件频率矩阵;将医疗器械-不良事件频率矩阵分解为医疗器械和不良事件潜在特征的线性组合,进而得到医疗器械-特征矩阵和特征-不良事件矩阵;对医疗器械-特征矩阵以及特征-不良事件矩阵进行优化,得到医疗器械与不良事件之间关联的表示,根据当前医疗器械的属性数据以及医疗器械与不良事件之间关联的表示,得到当前医疗器械的不良事件发生频率。 关注公众号马 克 数 据 网