[发明专利]一种模型生成方法、数据处理方法及对应装置

权利要求书

1.一种模型生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多个用户中每个用户的预设时间点的生理特征、与所述预设时间点的生理特征对应的生存状态时长以及所述预设时间点采用的干预策略，其中，所述生存状态时长为所述预设时间点与所述用户的生存状态改变的时间点相距的时长；每个用户的预设时间点的生理特征表示为每个用户一天之中的任一时间点对应的多项生理特征，所述生存状态改变表示为用户出院或者死亡；

将所述预设时间点的生理特征和所述预设时间点采用的干预策略作为输入量，将所述生存状态时长作为输出量，对生存状态模型进行训练，得到训练完成的所述生存状态模型；

在所述得到训练完成的生存状态模型之后，所述方法还包括：

获取所述预设时间点具有相同生理特征的多个用户中每个用户的生理特征、每个用户在所述预设时间点采用的干预策略、每个用户对应的生存状态时长以及所述采用的干预策略对每个用户生理特征改变程度的影响值；

将所述预设时间点相同生理特征的多个用户的生理特征、每个用户在所述预设时间点采用的干预策略以及每个用户对应的生存状态时长作为输入量，将所述采用的干预策略对每个用户生理特征改变程度的影响值作为输出量，对强化学习模型进行训练，得到训练完成的所述强化学习模型。

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，在所述得到训练完成的生存状态模型之后，所述方法还包括：

将多个用户中每个用户所述预设时间点的生理特征、所述预设时间点的生理特征对应的生存状态时长以及在所述预设时间点采用的干预策略对每个用户生理特征改变程度的影响值作为输入量，将每个用户在所述预设时间点采用的干预策略作为输出量，对方案选择模型进行训练，得到训练完成的所述方案选择模型。

3.一种数据处理方法，其特征在于，利用权利要求1所述方法训练得出的生存状态模型以及所述强化学习模型进行数据处理，所述方法包括：

获取用户当前的生理特征以及多个待选取的干预策略；

将所述用户当前的生理特征以及多个待选取的干预策略中的每个干预策略输入所述生存状态模型，获得每个干预策略对应的生存状态时长；

将所述用户当前的生理特征、多个待选取的干预策略和每个干预策略对应的生存状态时长输入所述强化学习模型，获得每个干预策略对所述用户的生存状态时长的影响值；

根据所述影响值确定建议采用的干预策略。

4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述根据所述影响值确定建议采用的干预策略，包括：

响应于用户的操作指令，根据所述影响值从多个待选取的干预策略中选取建议采用的干预策略。

5.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述根据所述影响值确定建议采用的干预策略，包括：

将所述影响值按照从大到小的顺序进行排序，将排序最靠前的影响值对应的干预策略确定为建议采用的干预策略。

6.一种数据处理方法，其特征在于，利用权利要求2中所述方法训练得出的生存状态模型、强化学习模型以及方案选择模型进行数据处理，所述方法包括：

获取用户当前的生理特征以及多个待选取的干预策略；

将所述用户当前的生理特征以及多个待选取的干预策略中的每个干预策略输入所述生存状态模型，获得每个干预策略对应的生存状态时长；

将所述用户当前的生理特征、多个待选取的干预策略和每个干预策略对应的生存状态时长输入所述强化学习模型，获得每个干预策略对所述用户的生存状态时长的影响值；

将所述用户当前的生理特征、每个干预策略对应的用户的生存状态时长以及每个干预策略对所述用户的生存状态时长的影响值输入所述方案选择模型，获得从所述多个待选取的干预策略中选取的建议用户当前采用的干预策略。