[發明專利]面向本質計算的跨模態用戶醫療數據分析方法

有效

• 申請號: 202011199039.2
• 申請日: 2020-10-31
• 公開（公告）號: CN112309521B
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發明（設計）人: 段玉聰;樊珂
• 申請（專利權）人: 海南大學
• 主分類號: G16H10/60
• 分類號: G16H10/60;G16H50/70;G06F21/62;G06K9/62;G06N5/04
• 代理公司: 海南漢普知識產權代理有限公司 46003
• 代理人: 麥海玲

1.一種面向本質計算的跨模態用戶醫療數據分析方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

S1、獲取目標用戶的識別類型資源，基于用戶的識別類型資源向數據庫查詢并獲取目標用戶的隱私醫療數據，所述數據庫包括本地數據庫和外部數據庫；

S2、基于DIKW圖譜對目標用戶的隱私醫療數據進行建模，獲取初始類型資源，所述初始類型資源包括初始數據資源和初始信息資源；

S3、通過對初始類型資源進行同模態或跨模態融合操作，獲取目標類型資源，具體包括：

判斷初始數據資源間是否存在關聯，基于關聯的初始數據資源生成初始信息資源；

基于初始信息資源獲取軌跡信息，根據軌跡信息計算信息價值，基于軌跡信息和信息價值分析獲得目標信息資源，所述目標類型資源包括目標數據資源、目標信息資源和目標知識資源；

所述基于初始信息資源獲取軌跡信息，根據軌跡信息計算信息價值，基于軌跡信息和信息價值分析獲得目標信息資源，具體包括：

基于相關聯的初始數據資源D1、D2獲得的初始信息資源獲得軌跡信息R(D1,D2)，判斷軌跡信息是否分叉；

基于軌跡信息分叉情況計算信息價值；

所述基于軌跡信息分叉情況計算信息價值，具體包括：

若軌跡信息單一不分叉，則信息價值ValueR＝Distance(R)，Distance(R)為軌跡信息長度；

若軌跡信息存在分叉，則判斷是否有足量數據支撐，若有足量數據支撐，則將軌跡信息相同段表示為TR_Same，分叉段表示為TR_Diff，計算信息價值ValueR＝Distance(TR_Same)+Distance(TR_Diff)*f(TR_Diff)，其中Distance(TR_Same)表示軌跡信息相同段長度，Distance(TR_Diff)表示軌跡信息分叉段長度，f(TR_Diff)表示不同分叉出現概率，基于信息價值計算結果選取軌跡信息對應的初始信息資源作為目標信息資源；

S4、基于目標類型資源對目標用戶健康狀況進行分析評估。

2.根據權利要求1所述的一種面向本質計算的跨模態用戶醫療數據分析方法，其特征在于，所述判斷初始數據資源間是否存在關聯，基于關聯的初始數據資源生成初始信息資源，具體包括：

計算相關聯的初始數據資源個數n，若n≥3，則將初始數據資源兩兩配對進行隨機匹配，對匹配的初始數據資源進行分析形成信息資源，所形成信息資源間兩兩配對進行下一輪隨機匹配，直至獲得最終結果；

若n＜3，則直接對相關聯的初始數據資源進行關聯分析獲得初始信息資源。

3.根據權利要求1所述的一種面向本質計算的跨模態用戶醫療數據分析方法，其特征在于，所述判斷初始數據資源間是否存在關聯，基于關聯的初始數據資源生成初始信息資源，具體包括：

計算相關聯的初始數據資源個數n，若n≥3，對相關聯的初始數據資源進行順序編號，將第一個初始數據資源與第二個初始數據資源進行關聯分析，獲得信息資源，將所獲得信息資源和第三個初始數據資源進行關聯分析，以此類推直至獲得最終結果；

若n＜3，則直接對相關聯的初始數據資源進行關聯分析獲得初始信息資源。

4.根據權利要求1所述的一種面向本質計算的跨模態用戶醫療數據分析方法，其特征在于，所述跨模態融合操作，具體包括：

對初始數據資源和初始信息資源進行跨模態融合操作獲取目標信息資源；

對初始數據資源和已知知識資源進行跨模態融合操作獲取目標數據資源和目標信息資源中的一種或多種；

對初始信息資源和已知知識資源進行跨模態融合操作獲取目標數據資源、目標信息資源和目標知識資源中的一種或多種；

對初始信息資源、初始數據資源和已知知識資源進行跨模態融合操作獲取目標數據資源、目標信息資源和目標知識資源中的一種或多種。