[發明專利]疾病數據處理方法、裝置、電子設備及計算機可讀介質

有效

• 申請號: 201811351658.1
• 申請日: 2018-11-14
• 公開（公告）號: CN109599185B
• 公開（公告）日: 2021-05-25
• 發明（設計）人: 丁浩洋
• 申請（專利權）人: 金色熊貓有限公司
• 主分類號: G16H50/70
• 分類號: G16H50/70;G16H50/20;G06N3/08
• 代理公司: 隆天知識產權代理有限公司 72003
• 代理人: 鄭特強;章侃銥

1.一種疾病數據處理方法，其特征在于，包括：

獲取疾病數據，所述疾病數據中包括至少一個疾病癥狀標簽；

將所述疾病數據進行分詞處理，生成詞匯集合；

通過詞匯集合構建癥狀集合，所述癥狀集合包括至少一個疾病癥狀標簽；以及

將所述癥狀集合輸入診斷模型中以獲取疾病分類標識，所述診斷模型為人工神經網絡模型；

所述方法還包括：

通過歷史疾病數據構建第一數據對與第二數據對，所述第一數據對包括至少一個疾病癥狀標簽與診斷結果，所述第二數據對包括單個疾病癥狀標簽與單個診斷結果；所述第二數據對由所述第一數據對分解而得到；

通過所述第二數據對生成詞嵌入向量，所述詞嵌入向量為單個疾病癥狀的詞嵌入向量；以及

將所述第一數據對、所述第二數據對、所述詞嵌入向量輸入人工神經網絡模型中，經過訓練獲得所述診斷模型；

其中，所述通過所述第二數據對生成詞嵌入向量包括：

通過所述第二數據對構建診斷網絡，其中數據對中的對象作為所述診斷網絡的點，對象之間的關系作為所述診斷網絡的邊；以及

通過網絡嵌入技術與所述診斷網絡生成詞嵌入向量。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，通過歷史疾病數據構建第一數據對與第二數據對包括：

將歷史疾病數據根據國際醫學用語詞典進行分詞處理生成第一數據對；以及

將所述第一數據對按照疾病癥狀標簽進行分解以生成至少一個第二數據對。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，將所述第一數據對、所述第二數據對、所述詞嵌入向量輸入人工神經網絡模型中，經過訓練獲得診斷模型包括：

將所述第一數據對作為人工神經網絡模型的訓練數據；

將所述第二數據對作為人工神經網絡模型的標簽集；

將所述詞嵌入向量作為人工神經網絡嵌入層的參數；以及

通過設定對人工神經網絡模型進行訓練以獲得所述診斷模型。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述人工神經網絡模型至少包括：癥狀嵌入層、最大池化層、以及仿射變換層。

5.一種疾病數據處理裝置，其特征在于，包括：

數據模塊，用于獲取疾病數據，所述疾病數據中包括至少一個疾病癥狀標簽；

分詞模塊，用于將所述疾病數據進行分詞處理，生成詞匯集合；

數據對模塊，用于通過詞匯集合構建癥狀集合，所述癥狀集合包括至少一個疾病癥狀標簽；以及

結果模塊，用于將所述癥狀集合輸入診斷模型中以獲取疾病分類標識，所述診斷模型為人工神經網絡模型；

其中，所述診斷模型通過以下方式獲得：

通過歷史疾病數據構建第一數據對與第二數據對，所述第一數據對包括至少一個疾病癥狀標簽與診斷結果，所述第二數據對包括單個疾病癥狀標簽與單個診斷結果；所述第二數據對由所述第一數據對分解而得到；

通過所述第二數據對生成詞嵌入向量，所述詞嵌入向量為單個疾病癥狀的詞嵌入向量；以及

將所述第一數據對、所述第二數據對、所述詞嵌入向量輸入人工神經網絡模型中，經過訓練獲得所述診斷模型；

所述通過所述第二數據對生成詞嵌入向量包括：

通過所述第二數據對構建診斷網絡，其中數據對中的對象作為所述診斷網絡的點，對象之間的關系作為所述診斷網絡的邊；以及

通過網絡嵌入技術與所述診斷網絡生成詞嵌入向量。

6.一種電子設備，其特征在于，包括：

一個或多個處理器；

存儲裝置，用于存儲一個或多個程序；

當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器實現如權利要求1-4中任一所述的方法。

7.一種計算機可讀介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述程序被處理器執行時實現如權利要求1-4中任一所述的方法。