[发明专利]确定疾病编码的方法、装置、电子设备及可读存储介质

说明书

本申请实施例提供了一种确定疾病编码的方法、装置、电子设备及可读存储介质。该方法包括：获取待预测用药数据；将待预测用药数据输入至目标分类网络，得到待预测用药数据对应的至少一个候选疾病编码，以及待预测用药数对应于各候选疾病编码的概率值；基于待预测用药数对应于各候选疾病编码的概率值，在至少一个候选疾病编码中确定出待预测用药数据对应的最终疾病编码。在本申请实施例中，存在量化可见的东西可以作为参考，并且通过目标分类网络可以输出多个候选疾病编码和对应于各候选疾病编码的概率，可以得到较为全面的疾病编码预测结果，可以保证确定的最终疾病编码更加准确。

技术领域

本申请涉及医疗数据技术领域，具体而言，本发明涉及一种确定疾病编码的方法、装置、电子设备及可读存储介质。

背景技术

在实际生活中，病人的病情不同，在进行治疗时所需要的药物也是不同的，在治疗一些疾病时往往可能会涉及到大量不同的药物，为了获知哪些药品可以治疗哪些疾病，通常需要对大量的用药信息进行建模分析。

在实际治疗疾病时，治疗同一疾病所需要的用药数量种类可能存在多种，且各药物可能往往有某种组合关系，当药物采用不同的用量时，治疗疾病的也可能不同，也就是说，疾病、药品种类、以及药品用量之间的关系纷繁复杂。但是，目前关于药品种类、药品用量所对应的疾病之间的关系还是基于医护人员的经验，没有量化可见的东西可以作为参考。

发明内容

本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一。

第一方面，本申请实施例提供了一种确定疾病编码的方法，该方法包括：

获取待预测用药数据；

将待预测用药数据输入至目标分类网络，得到待预测用药数据对应的至少一个候选疾病编码，以及待预测用药数对应于各候选疾病编码的概率值；

基于待预测用药数对应于各候选疾病编码的概率值，在至少一个候选疾病编码中确定出待预测用药数据对应的最终疾病编码。

第一方面可选的实施例中，目标分类网络是通过下列方式确定的：

获取样本用药数据集，样本用药数据集中包括各样本用药数据的用药信息、各样本用药数据对应的至少一个标注疾病编码、以及各标注疾病编码的概率值；用药信息包括药品名称和药品名称对应的至少一个用药数据；

确定样本用药数据集中所包含的标注疾病编码的信息熵，以及样本用药数据集所包含的各种用药信息相对于样本用药数据集中所包含的标注疾病编码的信息增益；

基于样本用药数据集所包含的各种用药信息对应的信息增益，以及样本用药数据集构建目标分类网络；

目标分类网络包括各级节点，节点对应于样本用药数据集中所包含的各用药信息、各标注疾病编码的信息，各标注疾病编码的信息包括标注疾病编码和标注疾病编码对应的概率值，其中，各标注疾病编码的信息对应于目标分类网络中的叶子节点，各种用药信息所对应的节点在目标分类网络中的层级位置是基于各种用药信息的信息增益确定的，相邻层级位置的两个节点之间的路径是基于两个节点所对应的属于同一个样本用药数据中的两种用药信息的关系确定的。

第一方面可选的实施例中，通过下列方式确定各种用药信息在目标分类网络中的位置：

按照各用药信息的信息增益的大小确定各种用药信息在目标分类网络中的位置，其中，用药信息的信息增益越大，用药信息所对应的节点在目标分类网络中的层级位置越高。

第一方面可选的实施例中，获取样本用药数据集，包括：

获取初始样本用药数据集，初始样本用药数据集中包括各初始样本用药数据；

确定各初始样本用药数据中所包括的药品名称的ACT编码，并基于各药品名称的ACT编码对初始样本用药数据集进行合并处理，得到合并后的初始样本用药数据集；