[發明專利]疾病數據分析方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010917013.0
• 申請日: 2020-09-03
• 公開（公告）號: CN111986763A
• 公開（公告）日: 2020-11-24
• 發明（設計）人: 楊志專
• 申請（專利權）人: 平安國際智慧城市科技股份有限公司
• 主分類號: G16H10/60
• 分類號: G16H10/60;G16H50/70;G06F40/289;G06F16/36;G06F16/951;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市賽恩倍吉知識產權代理有限公司 44334
• 代理人: 遲珊珊;何春蘭

本發明涉及智慧醫療，提供一種疾病數據分析方法、裝置、電子設備及存儲介質。該方法能夠提取醫療警報信息，并提取醫療警報信息中的醫療警報對象，爬取與醫療警報信息相關的輿情數據，并爬取與醫療警報對象對應的醫療數據，分析輿情數據，得到第一數據特征，分析醫療數據，得到第二數據特征，將第一數據特征及第二數據特征輸入至預先構建的謠言檢測模型中，得到檢測結果，當檢測結果為非謠言結果時，融合第一數據特征及第二數據特征，得到目標向量，將目標向量輸入至預先訓練好的疾病預警模型中，得到醫療警報對象的分析結果。本發明能夠提高疾病數據分析的準確度。此外，本發明還涉及區塊鏈技術，所述分析結果可存儲于區塊鏈中。

技術領域

本發明涉及智慧醫療技術領域，尤其涉及一種疾病數據分析方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

隨著對醫療的重視程度的提高，對疾病數據進行分析也更加普遍，然而，在現有的疾病數據分析方案中，由于沒有多方位地分析疾病數據，以及分析的疾病數據不夠全面，導致無法準確分析疾病數據，進而導致疾病預警的準確度低。

發明內容

鑒于以上內容，有必要提供一種疾病數據分析方法、裝置、電子設備及存儲介質，能夠提高疾病數據分析的準確度，進而能夠準確地對疾病進行預警。

一方面，本發明提出一種疾病數據分析方法，所述疾病數據分析方法包括：

當接收到數據分析請求時，從所述數據分析請求中提取醫療警報信息，并提取所述醫療警報信息中的醫療警報對象；

爬取與所述醫療警報信息相關的輿情數據，并爬取與所述醫療警報對象對應的醫療數據；

分析所述輿情數據，得到第一數據特征，并分析所述醫療數據，得到第二數據特征；

將所述第一數據特征及所述第二數據特征輸入至預先構建的謠言檢測模型中，得到檢測結果；

當所述檢測結果為非謠言結果時，融合所述第一數據特征及所述第二數據特征，得到目標向量；

將所述目標向量輸入至預先訓練好的疾病預警模型中，得到所述醫療警報對象的分析結果。

根據本發明優選實施例，所述提取所述醫療警報信息中的醫療警報對象包括：

對所述醫療警報信息進行分詞處理，得到多個分詞；

識別所述多個分詞的詞性，并將詞性為預設詞性的分詞確定為目標詞語；

將所述目標詞語與配置庫中的診斷對象進行匹配；

將與所述診斷對象匹配成功的目標詞語確定為所述醫療警報對象。

根據本發明優選實施例，所述分析所述輿情數據，得到第一數據特征包括以下一種或者多種方式的組合：

獲取所述輿情數據的傳播用戶，并對所述傳播用戶進行用戶畫像分析，得到所述輿情數據的傳播知識圖譜；及/或

獲取所述輿情數據的傳播區域，確定每個傳播區域的傳播數量，并根據所述傳播數量確定每個傳播區域的傳播比例，將傳播比例最大的傳播區域確定為所述輿情數據的目標區域；及/或

對所述輿情數據進行情感分析，得到所述輿情數據的情感值。

根據本發明優選實施例，所述分析所述醫療數據，得到第二數據特征包括：

獲取所述醫療數據的認證機構；

檢測所述認證機構是否存在于配置醫療機構列表中，所述配置醫療機構列表中存儲多個有效醫療認證機構；

當檢測到任意認證機構存在于配置醫療機構列表中時，將與所述任意認證機構對應的醫療數據確定為所述第二數據特征。