[发明专利]自动化测试方法及装置、计算机可读存储介质、电子设备

权利要求书

1.一种自动化测试方法，其特征在于，包括：

根据疾病类别对历史医疗数据进行分类得到多个与所述疾病类别对应的分类结果，并提取各所述分类结果中与各所述疾病类别对应的多个关键字段；

对各所述关键字段进行结构化以及归一化处理得到多个标准字段，并利用各所述疾病类别以及与各所述疾病类别对应的标准字段对初始网络模型进行训练，得到自动化测试模型；

将待测试医疗数据输入至所述自动化测试模型中，得到与所述待测试医疗数据对应的第一测试结果，并根据所述第一测试结果判断所述待测试医疗数据是否测试成功；

根据子模块、与子模块对应的代码块之间的代码块之间映射关系以及子模块之间的依赖关系构建有向图；其中，所述子模块是通过对所述自动化测试模型进行分解得到的；

基于有向图确定与待修改代码块对应的其他待修改代码块，并对所述其他待修改代码块进行修改；其中，所述待修改代码块为在所述待测试医疗数据在测试失败时，与测试失败用例对应的子模块。

2.根据权利要求1所述的自动化测试方法，其特征在于，对各所述关键字段进行结构化以及归一化处理得到多个标准字段包括：

对各所述关键字段进行结构化处理，并对结构化处理后的各所述关键字段在搜索维度上的准确度以及召回度进行验证得到验证结果；

如果所述验证结果的置信度大于预设阈值，则将结构化处理后的各所述关键字段作为所述多个标准字段。

3.根据权利要求2所述的自动化测试方法，其特征在于，所述自动化测试方法还包括：

如果所述验证结果的置信度小于所述预设阈值，则按照预设规则对结构化处理后的各所述关键字段进行拼接和/或拆分；

对拼接和/或拆分后的各所述关键字段在搜索维度上的准确度以及召回度进行验证得到验证结果。

4.根据权利要求1所述的自动化测试方法，其特征在于，提取各所述分类结果中与各所述疾病类别对应的多个关键字段包括：

基于各所述分类结果中的埋点数据，提取各所述分类结果中与各所述疾病类别对应的多个关键字段。

5.根据权利要求1所述的自动化测试方法，其特征在于，自动化测试方法还包括：

根据各所述标准字段构建测试集，并利用所述测试集对训练后的初始化网络模型进行测试得到第二测试结果；

如果所述第二测试结果的准确率大于预设准确率，则将所述训练后的初始化网络模型作为所述自动化测试模型。

6.根据权利要求1所述的自动化测试方法，其特征在于，自动化测试方法还包括：

在确定所述待测试医疗数据测试失败时，根据所述测试结果生成测试失败用例；

对所述测试失败用例进行分析得到分析结果，并根据所述分析结果对所述自动化测试模型进行调整。

7.根据权利要求6所述的自动化测试方法，其特征在于，自动化测试方法还包括：

将所述自动化测试模型分为多个子模块，并构建各所述子模块以及与各所述子模块对应的代码块之间的映射关系；

其中，根据所述分析结果对所述自动化测试模型进行调整包括：

确定与所述测试失败用例对应的子模块，并根据所述映射关系确定与所述子模块对应的代码块；

将所述代码块作为待修改代码块，并根据所述分析结果对所述待修改代码块进行修改。

8.根据权利要求1所述的自动化测试方法，其特征在于，自动化测试方法还包括：

对修改后的待修改代码块以及修改后的其他待修改代码块进行回归测试。

9.根据权利要求7所述的自动化测试方法，其特征在于，所述子模块包括自动化策略模型子模块以及基础功能逻辑子模块；

其中，所述自动化策略模型子模块包括医学研究侧重标注模块、热点数据和重点字段模块、用户行为特征模块、代码映射模块以及失败案例标注样本模块中的多种；

所述基础功能逻辑子模块包括基本快速回归逻辑模块和/或复杂场景逻辑模块。