[发明专利]医疗风险预测方法、装置、系统、存储介质与电子设备

权利要求书

1.一种医疗风险预测方法，其特征在于，包括：

建立关于目标医疗事件的预测任务；

通过所述预测任务获取所述目标医疗事件的特征信息；

利用预测模型对所述特征信息进行处理，得到所述目标医疗事件的风险预测结果；

其中，所述预测模型包括预先训练的机器学习模型和基于规则的评估量表；所述利用预测模型对所述特征信息进行处理，得到所述目标医疗事件的风险预测结果，包括：

将所述特征信息输入所述机器学习模型，输出所述目标医疗事件的风险预测结果；

通过所述评估量表计算所述特征信息对应的评估分数，汇总所述评估分数作为所述目标医疗事件的风险预测结果；

基于所述机器学习模型的权重和所述评估量表的权重，将通过所述机器学习模型得到的风险预测结果和通过所述评估量表得到的风险预测结果进行加权，得到所述目标医疗事件最终的风险预测结果；所述机器学习模型的权重、所述评估量表的权重分别为所述机器学习模型在验证集或测试集上的准确度归一化值、所述评估量表对历史医疗事件预测的准确度归一化值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立关于目标医疗事件的预测任务，包括：

监听医疗数据库；

当监听到所述医疗数据库触发预设规则时，建立关于目标医疗事件的预测任务。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述监听医疗数据库，包括：

建立消息队列；

当所述医疗数据库发生数据更新时，通过所述消息队列获取数据更新的信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述当监听到所述医疗数据库触发预设规则时，建立关于目标医疗事件的预测任务，包括：

当监听到所述医疗数据库中新增预设类型的子事件时，根据该子事件确定所述目标医疗事件，并建立关于目标医疗事件的预测任务。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述预测任务获取所述目标医疗事件的特征信息，包括：

通过所述预测任务获取所述目标医疗事件的原始数据；

利用预先配置的数据逻辑规则从所述原始数据中提取所述目标医疗事件的特征信息。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当接收到针对于所述风险预测结果的修改信息时，根据所述修改信息修改所述数据逻辑规则。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述当接收到针对于所述风险预测结果的修改信息时，根据所述修改信息修改所述数据逻辑规则，包括：

当接收到针对于所述风险预测结果的修改信息时，根据所述修改信息确定用于修改所述数据逻辑规则的权重；

当所述权重累积超过预设阈值时，对所述数据逻辑规则进行修改。

8.一种医疗风险预测装置，其特征在于，包括：

任务建立模块，用于建立关于目标医疗事件的预测任务；

信息获取模块，用于通过所述预测任务获取所述目标医疗事件的特征信息；

信息处理模块，用于利用预测模型对所述特征信息进行处理，得到所述目标医疗事件的风险预测结果；

其中，所述预测模型包括预先训练的机器学习模型和基于规则的评估量表；所述信息处理模块，用于：

将所述特征信息输入所述机器学习模型，输出所述目标医疗事件的风险预测结果；

通过所述评估量表计算所述特征信息对应的评估分数，汇总所述评估分数作为所述目标医疗事件的风险预测结果；

基于所述机器学习模型的权重和所述评估量表的权重，将通过所述机器学习模型得到的风险预测结果和通过所述评估量表得到的风险预测结果进行加权，得到所述目标医疗事件最终的风险预测结果；所述机器学习模型的权重、所述评估量表的权重分别为所述机器学习模型在验证集或测试集上的准确度归一化值、所述评估量表对历史医疗事件预测的准确度归一化值。