[发明专利]医学经验总结模型的建立方法、装置

权利要求书

1.一种医学经验总结模型的建立方法，其特征在于，包括：

根据历史病历样本中的目标数据对预设的生成式模型进行训练；

根据训练完成后的所述生成式模型生成第一伪造数据，并根据所述目标数据以及所述第一伪造数据对预设的鉴别式模型进行训练；

根据训练完成后的所述生成式模型生成第二伪造数据，并根据训练完成后的所述鉴别式模型对所述第二伪造数据的鉴别结果对所述生成式模型的参数进行调整，将调整后满足预设平衡条件的生成式模型作为医学经验总结模型；

其中，所述根据历史病历样本中的目标数据对预设的生成式模型进行训练，包括：

获取至少一份历史病历样本中的目标病情描述，以及与所述目标病情描述所对应的至少一种目标疾病类型；

根据所述目标病情描述以及所述至少一种目标疾病类型对预设的生成式模型进行训练；

其中，所述根据所述目标病情描述以及所述至少一种目标疾病类型对预设的生成式模型进行训练，包括：

将所述目标病情描述输入预设的生成式模型中，输出与所述目标病情描述所对应的至少一种估算疾病类型以及所述估算疾病类型的概率分布；

将所述估算疾病类型与所述目标疾病类型进行比对，根据比对结果对所述生成式模型的参数进行调整。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据训练完成后的所述生成式模型生成第一伪造数据，并根据所述目标数据以及所述第一伪造数据对预设的鉴别式模型进行训练，包括：

将随机生成的第一伪造病历描述输入训练完成后的所述生成式模型中，输出与所述第一伪造病情描述对应的至少一种第一伪造疾病类型；

根据所述目标病情描述与所述目标疾病类型，以及所述第一伪造病历描述与所述第一伪造疾病类型，对预设的鉴别式模型进行训练。

3.根据权利要求1-2任一所述的方法，其特征在于，所述根据训练完成后的所述生成式模型生成第二伪造数据，并根据训练完成后的所述鉴别式模型对所述第二伪造数据的鉴别结果对所述生成式模型的参数进行调整，包括：

将随机生成的第二伪造病情描述输入训练完成后的所述生成式模型，输出与所述第二伪造病情描述对应的所述第二伪造疾病类型；

将所述第二伪造病情描述以及所述第二伪造疾病类型输入训练完成后的所述鉴别式模型中，获取与所述第二伪造病情描述以及所述第二伪造疾病类型对应的参考鉴别结果；

根据所述参考鉴别结果对所述生成式模型的参数进行调整。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述估算疾病类型与所述目标疾病类型进行比对，根据比对结果对所述生成式模型的参数进行调整，包括：

基于预设的拟合评价函数计算出所述估算疾病类型与所述目标疾病类型之间的拟合误差；

根据所述拟合误差对所述生成式模型的参数进行调整。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述拟合评价函数为：

其中，

s_i表示第i份历史病历样本中的目标病情描述；

表示第i份历史病历样本中的第j种疾病类型；

表示在第i份历史病历样本中的目标病情描述s_i下，所述第i份历史病历样本中的患者罹患第j种疾病类型的条件概率；

表示与目标病情描述s_i对应的第j种疾病类型是否存在于第i份历史病历样本中；

Loss_G表示所述估算疾病类型与所述目标疾病类型之间的拟合误差。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述估算疾病类型与所述目标疾病类型进行比对，根据比对结果对所述生成式模型的参数进行调整，还包括：

获取医学参考文献中与目标疾病类型对应的参考病情描述；

基于预设的偏差惩罚函数计算所述参考病情描述与所述历史病历样本中的所述目标病情描述之间的描述误差；

根据所述描述误差对所述生成式模型的参数进行调整。