[發(fā)明專利]醫(yī)療對象的類別決策方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210214901.5
• 申請日: 2022-03-07
• 公開（公告）號: CN114334169B
• 公開（公告）日: 2022-06-10
• 發(fā)明（設計）人: 申文武;楊翠;鄭濤;劉萬利
• 申請（專利權(quán)）人: 四川大學
• 主分類號: G16H50/70
• 分類號: G16H50/70
• 代理公司: 深圳紫藤知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44570
• 代理人: 魏學昊

本申請公開了一種醫(yī)療對象的類別決策方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，該方法包括：采集醫(yī)療對象的用戶畫像數(shù)據(jù)以及在歷史時間段的醫(yī)療數(shù)據(jù)，醫(yī)療數(shù)據(jù)包括疾病診斷數(shù)據(jù)以及診斷資源消耗數(shù)據(jù)；根據(jù)用戶畫像數(shù)據(jù)確定疾病診斷數(shù)據(jù)中特征數(shù)據(jù)之間的第一關聯(lián)信息，以及確定診斷資源消耗數(shù)據(jù)中特征數(shù)據(jù)之間的第二關聯(lián)信息；根據(jù)第一關聯(lián)信息對疾病診斷數(shù)據(jù)中獨立的特征數(shù)據(jù)進行標記，以及根據(jù)第二關聯(lián)信息對診斷資源消耗數(shù)據(jù)中關聯(lián)的特征數(shù)據(jù)進行標記，得到標記后疾病診斷數(shù)據(jù)和標記后診斷資源消耗數(shù)據(jù)；基于標記后疾病診斷數(shù)據(jù)和標記后診斷資源消耗數(shù)據(jù)，采用預設醫(yī)療對象分類模型生成醫(yī)療對象的類別。本申請可以提升醫(yī)療對象的類別決策的可靠性。

技術領域

本申請涉及人工智能技術領域，具體涉及一種醫(yī)療對象的類別決策方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)。

背景技術

在現(xiàn)行的醫(yī)療對象分類方式中，醫(yī)院根據(jù)不同的醫(yī)療對象來源（即門診患者、住院患者和急診患者等）的標準對醫(yī)療對象進行分類，然后根據(jù)對應的分類進行后續(xù)安排。

但是，僅僅依靠醫(yī)療對象來源的標準并不能很好的反映醫(yī)療對象的真實情況，從而存在使得醫(yī)療對象等待時間過長而不能及時就診的問題。另外，由于醫(yī)療資源有限的情況下，醫(yī)療資源不能與醫(yī)療對象很好的匹配起來，例如，導致病情緊急/嚴重的醫(yī)療對象不能及時獲得優(yōu)質(zhì)的治療資源，從而喪失最佳的診療時機。因此，現(xiàn)有技術中存在醫(yī)療對象的類別決策可靠性較差的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本申請實施例提供一種醫(yī)療對象的類別決策方法及相關裝置，旨在提升醫(yī)療對象的類別決策的可靠性。

為解決上述技術問題，本申請實施例提供以下技術方案：

根據(jù)本申請的一個實施例，一種醫(yī)療對象的類別決策方法，包括：采集醫(yī)療對象的用戶畫像數(shù)據(jù)以及在歷史時間段的醫(yī)療數(shù)據(jù)，所述醫(yī)療數(shù)據(jù)包括疾病診斷數(shù)據(jù)以及診斷資源消耗數(shù)據(jù)；根據(jù)所述用戶畫像數(shù)據(jù)，確定所述疾病診斷數(shù)據(jù)中特征數(shù)據(jù)之間的第一關聯(lián)信息，以及確定所述診斷資源消耗數(shù)據(jù)中特征數(shù)據(jù)之間的第二關聯(lián)信息；根據(jù)所述第一關聯(lián)信息，對所述疾病診斷數(shù)據(jù)中獨立的特征數(shù)據(jù)進行標記，以及根據(jù)所述第二關聯(lián)信息，對所述診斷資源消耗數(shù)據(jù)中關聯(lián)的特征數(shù)據(jù)進行標記，得到標記后疾病診斷數(shù)據(jù)和標記后診斷資源消耗數(shù)據(jù)；將標記后疾病診斷數(shù)據(jù)和標記后診斷資源消耗數(shù)據(jù)，輸入預設醫(yī)療對象分類模型，以使得所述預設醫(yī)療對象分類模型對所述獨立的特征數(shù)據(jù)進行獨立決策，并對所述關聯(lián)的特征數(shù)據(jù)進行關聯(lián)決策，生成醫(yī)療對象所屬的類別；輸出所述醫(yī)療對象所屬的類別。

根據(jù)本申請的一個實施例，一種醫(yī)療對象的類別決策裝置，包括：采集模塊，用于采集醫(yī)療對象的用戶畫像數(shù)據(jù)以及在歷史時間段的醫(yī)療數(shù)據(jù)，所述醫(yī)療數(shù)據(jù)包括疾病診斷數(shù)據(jù)以及診斷資源消耗數(shù)據(jù)；確定模塊，用于根據(jù)所述用戶畫像數(shù)據(jù)，確定所述疾病診斷數(shù)據(jù)中特征數(shù)據(jù)之間的第一關聯(lián)信息，以及確定所述診斷資源消耗數(shù)據(jù)中特征數(shù)據(jù)之間的第二關聯(lián)信息；標記模塊，用于根據(jù)所述第一關聯(lián)信息，對所述疾病診斷數(shù)據(jù)中獨立的特征數(shù)據(jù)進行標記，以及根據(jù)所述第二關聯(lián)信息，對所述診斷資源消耗數(shù)據(jù)中關聯(lián)的特征數(shù)據(jù)進行標記，得到標記后疾病診斷數(shù)據(jù)和標記后診斷資源消耗數(shù)據(jù)；分類模塊，用于將標記后疾病診斷數(shù)據(jù)和標記后診斷資源消耗數(shù)據(jù)，輸入預設醫(yī)療對象分類模型，以使得所述預設醫(yī)療對象分類模型對所述獨立的特征數(shù)據(jù)進行獨立決策，并對所述關聯(lián)的特征數(shù)據(jù)進行關聯(lián)決策，生成醫(yī)療對象所屬的類別；輸出模塊，用于輸出所述醫(yī)療對象所屬的類別。

在本申請的一些實施例中，所述疾病診斷數(shù)據(jù)中特征數(shù)據(jù)包括診斷項數(shù)據(jù)；所述確定模塊包括：獨立關系分析單元，用于將所述疾病診斷數(shù)據(jù)及所述用戶畫像數(shù)據(jù)輸入第一關聯(lián)分析模型，得到所述疾病診斷數(shù)據(jù)中所包含的診斷項數(shù)據(jù)之間的獨立關系；第一生成單元，用于根據(jù)所述獨立關系，生成獨立的診斷項數(shù)據(jù)之間的獨立標簽，作為所述第一關聯(lián)信息。

在本申請的一些實施例中，所述標記模塊，包括：獨立標記單元，用于利用所述獨立的診斷項數(shù)據(jù)之間的獨立標簽，對所述疾病診斷數(shù)據(jù)中獨立的診斷項數(shù)據(jù)進行標記。