[發明專利]一種分診預測的方法、裝置及電子設備

在審

• 申請號: 202011078621.3
• 申請日: 2020-10-10
• 公開（公告）號: CN112164454A
• 公開（公告）日: 2021-01-01
• 發明（設計）人: 莫國龍;趙永杰;白永申;才洪波;安超;張興廳;田飛
• 申請（專利權）人: 聯仁健康醫療大數據科技股份有限公司
• 主分類號: G16H40/20
• 分類號: G16H40/20;G16H50/20;G06Q10/04;G06K9/62
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 柳欣

1.一種分診預測的方法，其特征在于，包括：

獲取歷史的多個就診數據以及相應的分診結果，所述就診數據包括數值型的檢測數據和數值型的基本數據，所述檢測數據包括血氧飽和度、心率、體溫、收縮壓、舒張壓和神志，所述基本數據包括年齡、性別、就診日期中的一項或多項；

對歷史的所述就診數據依次進行特征外延和特征篩選，確定相應的歷史特征；根據所述歷史特征和所述分診結果對預設的分類模型進行訓練，生成分診預測模型；

獲取當前的就診數據，并根據當前的所述就診數據確定與所述歷史特征格式相同的當前特征；將所述當前特征輸入至所述分診預測模型，生成當前的分診結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取歷史的多個就診數據包括：

根據數據庫中每條數據的虛擬標識和身份證標識進行統一處理，統一具有相同虛擬標識的數據的身份證標識，或者統一具有相同身份證標識的數據的虛擬標識；

從每個所述虛擬標識或所述身份證標識對應的數據中選取出不超過預設數量的數據作為歷史的就診數據。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述對歷史的所述就診數據依次進行特征外延之前，還包括：

確定歷史的所述就診數據的每個字段的數據缺失率，在所述數據缺失率大于預設缺失率閾值時，刪除相應的字段；

在歷史的所述就診數據存在數據缺失的有效字段時，若所述有效字段為分類型字段，則根據所述有效字段的眾數對歷史的所述就診數據的有效字段進行數據填充；若所述有效字段為連續型字段，則基于隨機插補法對歷史的所述就診數據的有效字段進行數據填充；其中，所述有效字段為數據缺失率不大于預設缺失率閾值的字段；

在歷史的所述就診數據中存在離群值時，將所述離群值作為缺失數據進行數據填充，或者將所述離群值修改為所述離群值對應的正常范圍的限值。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述對歷史的所述就診數據依次進行特征外延之前，還包括：

在所述就診數據的字段所對應數據可分割時，將可分割數據對應的字段作為目標字段，并將所述目標字段對應的數據進行分割，生成與分割后的數據相對應的新的字段，并刪除所述目標字段。

5.根據權利要求1-4任意一項所述的方法，其特征在于，所述特征外延的過程包括：

將所述就診數據的多個字段對應的特征進行結合，形成所述就診數據新的特征；

和/或，選取所述就診數據的一個或多個字段對應的特征作為有效特征，將所述有效特征所屬的范圍特征、所述有效特征所對應的總量特征、或者與所述有效特征具有唯一映射關系的其他特征作為所述就診數據新的特征。

6.根據權利要求1-4任意一項所述的方法，其特征在于，所述特征篩選的過程包括：

分別確定所述就診數據的每個特征對分診結果的影響權重，剔除影響權重小于預設閾值的特征。

7.一種分診預測的裝置，其特征在于，包括：

數據獲取模塊，用于獲取歷史的多個就診數據以及相應的分診結果，所述就診數據包括數值型的檢測數據和數值型的基本數據，所述檢測數據包括血氧飽和度、心率、體溫、收縮壓、舒張壓和神志，所述基本數據包括年齡、性別、就診日期中的一項或多項；

處理模塊，用于對歷史的所述就診數據依次進行特征外延和特征篩選，確定相應的歷史特征；根據所述歷史特征和所述分診結果對預設的分類模型進行訓練，生成分診預測模型；

分診預測模塊，用于獲取當前的就診數據，并根據當前的所述就診數據確定與所述歷史特征格式相同的當前特征；將所述當前特征輸入至所述分診預測模型，生成當前的分診結果。

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述數據獲取模塊獲取歷史的多個就診數據包括：

根據數據庫中每條數據的虛擬標識和身份證標識進行統一處理，統一具有相同虛擬標識的數據的身份證標識，或者統一具有相同身份證標識的數據的虛擬標識；

從每個所述虛擬標識或所述身份證標識對應的數據中選取出不超過預設數量的數據作為歷史的就診數據。