[發(fā)明專利]基于強化學(xué)習(xí)模型的疾病排序方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010929683.4
• 申請日: 2020-09-07
• 公開（公告）號: CN112017788B
• 公開（公告）日: 2023-07-04
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 唐蕊
• 申請（專利權(quán)）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G16H50/70
• 分類號: G16H50/70;G16H50/20;G06N3/08
• 代理公司: 深圳眾鼎專利商標代理事務(wù)所(普通合伙) 44325
• 代理人: 姚章國

1.一種基于強化學(xué)習(xí)模型的疾病排序方法，其特征在于，包括：

獲取病人的病情數(shù)據(jù)，并將所述病人的病情數(shù)據(jù)輸入輔助診斷模型；

獲取所述輔助診斷模型輸出的疾病排序結(jié)果，所述疾病排序結(jié)果為根據(jù)所述病人獲得各疾病的概率大小對多個疑似疾病進行排序的結(jié)果；

根據(jù)預(yù)設(shè)權(quán)重模型確定所述多個疑似疾病在所述病人所屬地區(qū)的權(quán)重，所述預(yù)設(shè)權(quán)重模型為根據(jù)所述病人所屬地區(qū)的疾病診斷數(shù)據(jù)進行疾病權(quán)重學(xué)習(xí)獲得的強化學(xué)習(xí)模型，其中，所述預(yù)設(shè)權(quán)重模型通過如下方式獲?。?/p>

確定所述病人所屬地區(qū)的k個優(yōu)勢病種，所述優(yōu)勢病種為所述病人所屬地區(qū)中疾病出現(xiàn)頻率高于預(yù)設(shè)頻率的多個疾病種類；

將k個優(yōu)勢病種的權(quán)重定義為預(yù)訓(xùn)練模型的狀態(tài)，所述狀態(tài)為k維的向量；

將所述k維的向量輸入所述預(yù)訓(xùn)練模型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以獲得所述預(yù)訓(xùn)練模型的動作；

根據(jù)所述病人所屬地區(qū)的疾病診斷數(shù)據(jù)確定所述預(yù)訓(xùn)練模型的獎勵；

調(diào)整所述狀態(tài)、所述動作和所述獎勵以對所述預(yù)訓(xùn)練模型進行權(quán)重學(xué)習(xí)，獲得所述預(yù)設(shè)權(quán)重模型；

根據(jù)所述多個疑似疾病在所述病人所屬地區(qū)的權(quán)重對所述疑似疾病排序結(jié)果進行更新，以獲得更新后的疾病排序結(jié)果；

根據(jù)所述更新后的疾病排序結(jié)果確定所述病人的疑似疾病排序結(jié)果，并進行輸出。

2.如權(quán)利要求1所述的基于強化學(xué)習(xí)模型的疾病排序方法，其特征在于，所述病人所屬地區(qū)的疾病診斷數(shù)據(jù)包括多個確診病人的疾病診斷結(jié)果和所述輔助診斷模型針對多個確診病人的疾病排序結(jié)果，所述根據(jù)所述病人所屬地區(qū)的疾病診斷數(shù)據(jù)確定所述預(yù)訓(xùn)練模型的獎勵，包括：

根據(jù)各狀態(tài)下優(yōu)勢病種的權(quán)重更新所述輔助診斷模型針對多個確診病人的疾病排序結(jié)果，以確定各狀態(tài)下所述多個確診病人的更新疾病結(jié)果，所述更新疾病結(jié)果為更新所述確診病人的疾病排序結(jié)果后的獲得概率最高的疾??；

根據(jù)所述多個確診病人的疾病診斷結(jié)果確定所述各狀態(tài)下所述多個確診病人的更新疾病結(jié)果的準確率，以獲得各狀態(tài)下的疾病結(jié)果準確率；

根據(jù)前后兩個狀態(tài)下的疾病結(jié)果準確率確定所述預(yù)訓(xùn)練模型中下一狀態(tài)的獎勵。

3.如權(quán)利要求1所述的基于強化學(xué)習(xí)模型的疾病排序方法，其特征在于，所述根據(jù)預(yù)設(shè)權(quán)重模型確定所述多個疑似疾病在所述病人所屬地區(qū)的權(quán)重，包括：

將所述病人所屬地區(qū)的預(yù)設(shè)權(quán)重模型輸出的狀態(tài)作為所述病人所屬地區(qū)中多個優(yōu)勢病種的權(quán)重；

確定所述多個疑似疾病中各所述疑似疾病的疾病種類；

確定各所述疑似疾病的疾病種類是否為所述病人所屬地區(qū)的多個優(yōu)勢病種；

若所述疑似疾病的疾病種類為所述病人所屬地區(qū)的多個優(yōu)勢病種，則將所述優(yōu)勢病種的權(quán)重作為對應(yīng)疑似疾病的權(quán)重，以獲得所述多個疑似疾病的權(quán)重。

4.如權(quán)利要求1-3任一項所述的基于強化學(xué)習(xí)模型的疾病排序方法，其特征在于，所述根據(jù)所述多個疑似疾病在所述病人所屬地區(qū)的權(quán)重對所述疑似疾病排序結(jié)果進行更新，包括：

根據(jù)所述疑似疾病排序結(jié)果確定各所述疑似疾病的獲得概率；

確定所述疑似疾病在所述病人所屬地區(qū)的權(quán)重與所述疑似疾病的獲得概率之間的乘積，以作為所述疑似疾病的最終獲得概率；

根據(jù)各所述疑似疾病的最終獲得概率對多個所述疑似疾病的排序進行更新。

5.如權(quán)利要求1-3任一項所述的基于強化學(xué)習(xí)模型的疾病排序方法，其特征在于，所述根據(jù)所述更新后的疾病排序結(jié)果確定所述病人的疑似疾病排序結(jié)果，包括：

在所述更新后的疾病排序結(jié)果中確定所述疑似疾病的獲得概率；

根據(jù)所述疑似疾病的獲得概率的大小對所述疑似疾病進行由高到低的排序，獲得疑似疾病排序列表；

在所述疑似疾病排序列表中選取前預(yù)設(shè)數(shù)量個所述疑似疾病和所述疑似疾病的獲得概率作為所述病人的疑似疾病排序結(jié)果。