[发明专利]医学经验总结模型的建立方法、装置

说明书

本发明公开了一种医学经验总结模型的建立方法、装置及数据评估方法。其中，医学经验总结模型的建立方法包括：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；根据训练完成后的生成式模型生成第一伪造数据，并根据目标数据以及第一伪造数据对预设的鉴别式模型进行训练；根据训练完成后的生成式模型生成第二伪造数据，并根据训练完成后的鉴别式模型对第二伪造数据的鉴别结果对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。本发明的技术方案，通过将生成式模型与鉴别式模型结合使用，使得生成式模型不仅能很好地拟合真实的病历数据，而且能够很好地总结历史病历样本中没有覆盖到的数据。

技术领域

本发明实施例涉及计算机应用技术领域，尤其涉及一种医学经验总结模型的建立方法、装置及数据评估方法。

背景技术

病历是医务人员对患者疾病的发生、发展、转归，进行检查、诊断、治疗等医学活动过程所作的文字记录。病历既是临床实践工作的总结，又是探索疾病规律及处理医学纠纷的法律依据，是国家的宝贵财富。

在临床医学中，有效整理病历，从中挖掘医生临床医学经验，对医学进步具有重大意义。在实际诊疗中，由于医务人员本身存在知识储备和临床经验等方面的差异性，往往不同的医务人员针对同一种疾病或者症状的诊断方式以及用药习惯等也不尽相同，而出现有的收效显著有的却见效甚微。而通过组织业内医务人员的进行治疗经验交流，不仅需要大量的人力物力，且不具有实时性和普遍共享性。因此，如何有效地从病历中整理出医学经验，实现医学知识共享显得尤为重要。

发明内容

本发明提供了一种医学经验总结模型的建立方法、装置及数据评估方法，以有效地从病历中整理出医学经验，实现医学知识共享。

第一方面，本发明实施例提供了一种医学经验总结模型的建立方法，该方法包括：

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。

第二方面，本发明实施例还提供了一种医学经验总结模型的建立装置，该装置包括：

生成式模型训练模块，用于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；

鉴别式模型训练模块，用于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；

医学经验总结模型生成模块，用于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。

第三方面，本发明实施例还提供了一种基于医学经验总结模型的数据评估方法，该方法包括：

获取用户输入的患者数据；其中，所述患者数据包括患者当前的病情描述；

采用本发明任意实施例所述的医学经验总结模型的建立方法所建立的医学经验总结模型对当前输入的所述患者数据进行处理，输出与所述患者数据对应的数据评估结果进行显示；其中，所述数据评估结果包括与患者当前的病情描述所对应的疾病类型。