[發明專利]基于人工智能的風險預測方法、裝置、電子設備及介質

在審

• 申請號: 202111142179.0
• 申請日: 2021-09-28
• 公開（公告）號: CN113870974A
• 公開（公告）日: 2021-12-31
• 發明（設計）人: 陳朝海
• 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: G16H20/10
• 分類號: G16H20/10;G16H50/20;G16H70/40;G06F16/33
• 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: 陳海云;嚴林

1.一種基于人工智能的風險預測方法，其特征在于，所述方法包括：

確定患者對應的診斷病癥，并在預先構建的決策樹庫中，查詢所述診斷病癥對應的病癥決策樹；

獲取所述患者對應的病癥特征，并將所述病癥特征輸入至所述病癥決策樹，得到患病概率；

若所述患病概率大于或等于預設概率閾值，確定所述患者對應的處方用藥；

基于所述患者的患者信息和所述處方用藥，在預先構建好的藥品數據庫中進行知識推理，確定所述處方用藥中是否存在對所述患者有風險的用藥，若所述處方用藥中存在對所述患者有風險的用藥，根據所述有風險的用藥確定所述患者對應的目標信息；

將所述目標信息，輸入訓練完成的風險預測模型，得到所述處方用藥的用藥風險值。

2.如權利要求1所述的基于人工智能的風險預測方法，其特征在于，所述基于所述患者的患者信息和所述處方用藥，在預先構建好的藥品數據庫中進行知識推理，確定所述處方用藥中是否存在對所述患者有風險的用藥包括：

從所述藥品數據庫中，確定所述處方用藥對應的藥品信息及所述藥品信息對應的使用禁忌標簽，其中，所述藥品信息中包括所述使用禁忌標簽對應的禁忌檢測結果；

基于所述使用禁忌標簽在所述患者信息進行信息提取，提取所述使用禁忌標簽對應的特征信息；

根據所述禁忌檢測結果和所述特征信息，進行知識推理，確定所述處方用藥中是否存在對所述患者有風險的用藥。

3.如權利要求2所述的基于人工智能的風險預測方法，其特征在于，所述基于所述使用禁忌標簽在所述患者信息進行信息提取，提取所述使用禁忌標簽對應的特征信息包括：

確定所述藥品信息對應的使用禁忌標簽所屬的禁忌類型；

基于所述禁忌類型，在預設詞庫中，確定所述禁忌類型對應的提取關鍵詞；

基于所述提取關鍵詞在所述患者信息中進行查找，確定并提取所述使用禁忌標簽對應的特征信息。

4.如權利要求1所述的基于人工智能的風險預測方法，其特征在于，在預先構建的決策樹庫中，查詢所述診斷病癥對應的病癥決策樹之前，所述方法還包括:

獲取病癥對應的多個患者病例，并基于所述多個患者病例確定多個病癥特征；

根據所述多個病癥特征，確定多個第一病癥詞組，每個所述第一病癥詞組有且僅有一個病癥特征；

從所述多個病癥特征中任意選取兩個病癥特征，組成多個第二病癥詞組，每個所述第二病癥詞組中包括兩個病癥特征；

分別計算每個所述第一病癥詞組和每個所述第二病癥詞組的基尼指數，并基于所述基尼指數在所述第一病癥詞組和所述第二病癥詞組中，確定目標詞組；

基于所述目標詞組，構建所述病癥對應的病癥決策樹。

5.如權利要求4所述的基于人工智能的風險預測方法，其特征在于，所述基于所述目標詞組，構建所述病癥對應的病癥決策樹，包括：

確定所述病癥為病癥決策樹的根節點，將所述目標詞組對應的病癥特征作為第一父節點，對所述根節點進行二分叉；

在所述多個患者病例對應的多個病癥特征中，確定所述目標詞組對應的多個病癥特征；

基于所述目標詞組對應的多個病癥特征，確定多個病癥詞組，并計算每個所述病癥詞組的基尼指數；

基于所述基尼指數，對所述第一父節點進行二分叉，得到構建完成的病癥決策樹。