[发明专利]一种数据处理系统、方法、装置及存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种数据处理系统、方法、装置及存储介质，应用于医疗技术领域，该数据处理系统系统包括存储设备和终端设备，存储设备，用于存储至少一个患者与目标疾病关联的各时序数据集；终端设备，用于从存储设备中获取目标患者的目标时序数据集，并通过目标疾病复发预测模型依照该目标时序数据集确定目标患者复发目标疾病的预测结果，有利于提高确定目标患者复发目标疾病的预测结果的准确性。本申请涉及区块链技术，如可将患者的时序数据集写入区块链中，以用于确定目标患者复发目标疾病的预测结果等场景下。

技术领域

本申请涉及数据分析技术领域，具体应用于医疗技术领域，具体涉及一种数据处理系统、一种数据处理方法、一种数据处理装置、一种终端设备及一种计算机可读存储介质。

背景技术

在医疗技术领域，患有某种疾病（即目标疾病）的患者在治愈后仍然存在复发可能，若患者不提前预防，复发的概率会增大。准确地预测目标疾病的复发非常重要，可以为临床医生提供决策支持，提前预防和有针对性地给予治疗方案。

可见，如何准确地预测目标患者复发目标疾病的可能性，成为一个亟待解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供了一种数据处理系统、方法、装置及存储介质，可以提高确定目标患者复发目标疾病的预测结果的准确性。

本申请实施例第一方面提供了一种数据处理系统，其特征在于，该系统包括存储设备和终端设备，其中：

所述存储设备，用于存储至少一个患者与目标疾病关联的各时序数据集，任一患者的时序数据集包括所述任一患者在各时间节点与所述目标疾病关联的疾病统计数据；

所述终端设备，用于从所述存储设备存储的所述各时序数据集中获取目标患者的目标时序数据集，所述目标时序数据集包括所述目标患者在n个时间节点与所述目标疾病关联的n个目标疾病统计数据，n为大于1的整数；其中，所述n个时间节点中的第t个时间节点对应所述n个目标疾病统计数据中的第t个目标疾病统计数据x_t，t[1，n]；

所述终端设备，还用于将所述目标时序数据集输入目标疾病复发预测模型，所述目标疾病复发预测模型中包括n个特征处理模块，所述n个特征处理模块中的第t特征处理模块用于对第t个目标疾病统计数据x_t进行特征提取，得到第t特征信息h_t；

所述终端设备，还用于调用所述目标疾病复发预测模型中的第m特征处理模块对输入所述第m特征处理模块的目标疾病统计数据x_m和第m-1特征处理模块输出的第m-1特征信息h_m-1进行词嵌入，并基于词嵌入结果确定并输出第m特征信息h_m，m [2，n]；依照所述n个特征处理模块中第n特征处理模块输出的第n特征信息h_n确定所述目标患者复发所述目标疾病的预测结果；其中，第1特征信息h₁是根据第1个目标疾病统计数据x₁确定的。

本申请实施例第二方面提供了一种数据处理方法，包括：

获取目标患者的目标时序数据集，所述目标时序数据集包括所述目标患者在n个时间节点与所述目标疾病关联的n个目标疾病统计数据，n为大于1的整数；其中，所述n个时间节点中的第t个时间节点对应所述n个目标疾病统计数据中的第t个目标疾病统计数据x_t，t [1，n]；