[發明專利]病種分類模型訓練方法、裝置、存儲介質及電子裝置

在審

• 申請號: 202111502172.5
• 申請日: 2021-12-09
• 公開（公告）號: CN114117053A
• 公開（公告）日: 2022-03-01
• 發明（設計）人: 饒顯;李霄寒
• 申請（專利權）人: 深圳云知聲信息技術有限公司
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F16/36
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種病種分類模型訓練方法，其特征在于，包括：

獲取患病樣本用戶的就診信息，其中，所述就診信息包括不同醫療人員對所述樣本用戶的診斷信息；

通過所述自然語音處理技術從所述就診信息提取第一特征，并訓練預設病種分類模型，得到用于病種分類的目標病種分類模型，其中，所述目標病種分類模型中包括病種分類的規則。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取患病樣本用戶的就診息之前，所述方法還包括：

按照所述患病用戶的就診信息搭建知識圖譜，其中，所述就診信息包括以下之一：治療方案、治療前癥狀、治療后癥狀。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述通過所述自然語音處理技術從所述就診信息提取第一特征，訓練預設病種分類模型，包括：

通過所述自然語音處理技術根據所述診斷信息從所述知識圖譜中獲取第二特征；

根據所述第一特征和所述第二特征訓練所述預設病種分類模型。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取患病樣本用戶的就診信息，包括：

從不同醫院的電子病例系統獲取所述患者樣本用戶的初始就診信息；

對所述初始就診信息進行清洗處理，獲取所述就診信息。

5.一種病種分類方法，其特征在于，包括：

獲取患者的就診信息，其中，所述就診信息包括不同醫療人員對所述患者的診斷信息；

將所述就診信息輸入病種分類模型中，得到所述患者所患病種類別，其中，所述病種分類模型包括上述1至4任一項病種分類模型訓練方法確定的模型。

6.一種病種分類模型訓練裝置，其特征在于，包括：

獲取單元，用于獲取患病樣本用戶的就診信息，其中，所述就診信息包括不同醫療人員對所述樣本用戶的診斷信息；

訓練單元，用于通過所述自然語音處理技術從所述就診信息提取第一特征，并訓練預設病種分類模型，得到用于病種分類的目標病種分類模型，其中，所述目標病種分類模型中包括病種分類的規則。

7.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括：

搭建單元，用于所述獲取患病樣本用戶的就診息之前，按照所述患病用戶的就診信息搭建知識圖譜，其中，所述就診信息包括以下之一：治療方案、治療前癥狀、治療后癥狀。

8.根據權利要求7所述的裝置，其特征在于，所述訓練單元，包括：

第一獲取模塊，用于通過所述自然語音處理技術根據所述診斷信息從所述知識圖譜中獲取第二特征；

訓練模塊，用于根據所述第一特征和所述第二特征訓練所述預設病種分類模型。

9.根據權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述獲取單元，包括：

第二獲取模塊，用于從不同醫院的電子病例系統獲取所述患者樣本用戶的初始就診信息；

第三獲取模塊，用于對所述初始就診信息進行清洗處理，獲取所述就診信息。

10.一種病種分類裝置，其特征在于，包括：

獲取單元，用于獲取患者的就診信息，其中，所述就診信息包括不同醫療人員對所述患者的診斷信息；

得到單元，用于將所述就診信息輸入病種分類模型中，得到所述患者所患病種類別，其中，所述病種分類模型包括上述6至9任一項用于病種分類模型訓練的裝置。

11.一種計算機可讀的存儲介質，其特征在于，所述存儲介質中存儲有計算機程序，其中，所述計算機程序被設置為運行時執行所述權利要求1至4或5任一項中所述的方法。

12.一種電子裝置，包括存儲器和處理器，其特征在于，所述存儲器中存儲有計算機程序，所述處理器被設置為運行所述計算機程序以執行所述權利要求1至4或5任一項中所述的方法。