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[發明專利]數據處理方法、裝置、計算機設備和存儲介質有效

專利信息
申請號: 201910965121.2 申請日: 2019-10-11
公開(公告)號: CN110729053B 公開(公告)日: 2023-02-03
發明(設計)人: 程吉安 申請(專利權)人: 深圳平安醫療健康科技服務有限公司
主分類號: G16H50/70 分類號: G16H50/70;G16H50/20
代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224 代理人: 于麗君
地址: 518048 廣東省深圳市福田區華*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 數據處理 方法 裝置 計算機 設備 存儲 介質
【權利要求書】:

1.一種數據處理方法,所述方法包括:

接收資源預測指令,所述資源預測指令中攜帶待預測復合標識,根據所述待預測復合標識查找對應的待預測復合年齡信息,所述待預測復合標識用于唯一標識待預測復合疾病,所述待預測復合年齡信息是指待預測復合疾病患病者的年齡所在的年齡段;

根據所述待預測復合年齡信息和所述待預測復合標識查找各個目標標識,所述各個目標標識對應的年齡信息與所述待預測復合年齡信息一致,所述目標標識用于唯一標識需要查找的目標疾病,所述目標疾病包括單診斷疾病和多診斷疾病,所述單診斷疾病標識和所述多診斷疾病標識的患者所在年齡段和待預測復合疾病的患者所在年齡段相同,所述目標標識對應疾病的疾病類型和疾病數量與所述待預測復合標識對應的復合疾病的疾病類型和疾病數量相同,所述多診斷疾病是指診斷結果為具有多種疾病類型的疾病,所述單診斷疾病是指診斷結果為僅具有一種疾病類型的疾病;

根據所述目標標識查找對應的各個項目標識,將所述各個目標標識對應的項目標識進行組合,得到項目標識組合;

將所述項目標識組合輸入到已訓練的項目關系識別模型進行識別,得到所述項目標識組合中各個項目標識關系,所述項目標識用于唯一標識疾病的治療項目,所述項目標識關系包括項目互斥、項目替代和項目疊加;

根據所述各個項目標識關系從所述項目標識組合中確定待刪除的項目標識,將所述待刪除的項目標識從所述項目標識組合中刪除,得到目標項目標識組合;

根據所述項目標識組合中各個項目標識關系查找對應的預設轉換函數,根據所述預設轉換函數計算所述目標項目標識組合中各個項目標識對應的資源值,將所述目標項目標識組合和對應的資源值發送到目標終端進行展示。

2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述待預測復合年齡信息和所述待預測復合標識查找各個目標標識,包括:

根據所述待預測復合年齡信息和所述待預測復合標識在預設數據庫中查找第一待確認目標標識和第二待確認目標標識,所述待預測復合標識用于根據預設條件得到所述第一待確認目標標識和所述第二待確認目標標識;

當能夠查找到所述第一待確認目標標識和所述第二待確認目標標識時,將所述第一待確認目標標識作為第一目標標識,將所述第二待確認目標標識作為第二目標標識。

3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述根據所述目標標識查找對應的各個項目標識,將所述各個目標標識對應的項目標識進行組合,得到項目標識組合,包括:

根據所述第一目標標識查找到對應的各個第一項目標識,并根據所述第二目標標識查找對應的各個第二項目標識;

從所述各個第一項目標識中選取目標第一項目標識并從所述各個第二項目標識中選取目標第二項目標識;

將所述目標第一項目標識和所述目標第二項目標識組合,得到項目標識組合。

4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述已訓練的項目關系識別模型的生成步驟,包括:

獲取第一歷史標識、第二歷史標識和歷史復合標識;

根據所述歷史復合標識查找對應的各個歷史復合項目標識,根據所述第一歷史標識查找對應的各個歷史第一項目標識,根據所述第二歷史標識查找對應的各個歷史第二項目標識;

將所述各個歷史第一項目標識和所述各個歷史第二項目標識組合得到歷史項目標識組合;

將所述歷史項目標識組合和所述各個歷史復合項目標識對比,根據對比結果生成所述各個歷史第一項目標識和所述各個歷史第二項目標識的歷史關系;

將所述歷史項目標識組合作為輸入,將所述歷史關系作為標簽,使用神經網絡算法進行訓練,當達到預設條件時,得到所述已訓練的項目關系識別模型。

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