[發明專利]一種信息生成方法、裝置、存儲介質及電子設備

有效

• 申請號: 202110817163.9
• 申請日: 2021-07-20
• 公開（公告）號: CN113488178B
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發明（設計）人: 陳德鋒;李滿廷;李澤民;劉紅春;馬慧琴
• 申請（專利權）人: 上海弗萊特智能醫療科技有限公司
• 主分類號: G16H50/50
• 分類號: G16H50/50;G16H10/60
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 嚴慧

1.一種信息生成方法，其特征在于，包括：

獲取目標對象的多維度特征信息，將所述多維度特征信息輸入至當前的信息生成模型，得到所述目標對象的待執行信息，其中，所述待執行信息中包括執行起始時間、執行頻次以及各頻次的執行項；

獲取所述待執行信息在執行過程中所述目標對象的體征信息和執行數據，對所述體征信息和執行數據進行評估處理，得到所述待執行信息的評估結果；

基于所述評估結果、所述待執行信息對所述當前的信息生成模型進行優化訓練，得到新的信息生成模型，并基于所述新的信息生成模型更新所述當前的信息生成模型，包括：基于所述目標對象的多維度特征信息在標準信息庫中匹配對應的標準信息；基于所述待執行信息、所述標準信息、所述評估結果以及已獲取的樣本數據形成損失函數，包括：獲取正樣本數據和負樣本數據，分別遍歷所述正樣本數據和負樣本數據得到第一樣本距離和第二樣本距離，基于所述第一樣本距離和第二樣本距離，以及對應的多維度特征信息確定第一損失項；基于所述評估結果確定第二損失項；基于所述第一損失項和所述第二損失項進行加權計算，形成所述損失函數，其中，所述第一損失項和所述第二損失項的權重基于所述待執行信息和所述標準信息確定；基于所述損失函數對當前的信息生成模型進行參數調節，所述新的信息生成模型；其中，所述更新后的所述當前的信息生成模型用于生成下一待執行信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述多維度特征信息包括體征維度的特征信息、治療維度的特征信息、基礎登記的特征信息。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述對所述體征信息和執行數據進行評估處理，得到所述待執行信息的評估結果，包括：

基于評估模型對各頻次的執行項的執行過程中的所述體征信息和執行數據進行評估處理，得到所述待執行信息的評估結果。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述評估模型包括第一評估模塊和第二評估模塊，其中，所述第一評估模塊用于對單一頻次的執行過程中所述目標對象的體征信息和執行數據進行評估處理，得到初始評估結果，所述第二評估模塊對各頻次的初始評估結果進行綜合評估處理，得到所述待執行信息的評估結果。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述評估結果、所述待執行信息對所述當前的信息生成模型進行優化訓練，得到新的信息生成模型，包括：

根據預設時間間隔，統計所述預設時間間隔內完成評估的待執行信息，基于所述完成評估的待執行信息以及對應的評估結果對所述當前的信息生成模型進行優化訓練，得到新的信息生成模型。

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述評估結果、所述待執行信息對所述當前的信息生成模型進行優化訓練，得到新的信息生成模型，包括：

將所述評估結果與閾值條件進行匹配；

若所述評估結果不滿足所述閾值條件，則基于所述評估結果、所述待執行信息對所述當前的信息生成模型進行優化訓練，得到新的信息生成模型。