[发明专利]疾病预测装置及设备、症状信息处理方法、装置及设备

说明书

本申请公开了一种疾病预测装置及设备，症状信息处理方法、装置及设备。疾病预测装置通过第一获取单元，获取用户当前症状特征集合。通过第二获取单元，从医疗知识图谱中获取目标疾病的先验概率及在目标疾病下的各症状特征的条件概率。通过第一计算单元，根据目标疾病的先验概率、目标疾病条件下各症状特征的条件概率及各症状特征的特征值，计算目标疾病的评估值。通过预测单元对得到评估值的各疾病按照评估值进行排序，将排序符合条件的疾病确定为用户当前症状特征集合对应的预测疾病。基于医疗知识图谱进行疾病预测，无需使用标注数据进行模型训练，减少成本。利用医疗知识图谱中先验概率、条件概率计算目标疾病的评估值，提高疾病预测的准确度。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种疾病预测装置及设备，一种症状信息处理方法、装置及设备。

背景技术

自动问诊系统用于在线向用户提供问诊服务。用户可以将出现的症状输入至自动问诊系统，得到自动问诊系统输出的该症状可能对应的疾病，以便用户可以根据得到的疾病进行后续的就医或者是自行治疗。

目前，自动问诊系统中对于疾病的预测一般是基于大量的标注数据建立机器学习模型或者神经网络模型实现的，建立机器学习模型或者神经网络模型所需要的成本较高，训练时间较长。并且，自动问诊系统中疾病预测的准确程度，容易受到标注数据质量的影响。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供一种疾病预测装置及设备，一种症状信息处理方法、装置及设备，可以通过较低成本实现对于疾病的准确预测。

为解决上述问题，本申请实施例提供的技术方案如下：

一种疾病预测装置，所述装置包括：

第一获取单元，用于获取用户当前症状特征集合，所述用户当前症状特征集合包括至少一个症状特征以及各个所述症状特征对应的特征值；所述症状特征对应的特征值表征是否出现该症状特征；

第二获取单元，用于从医疗知识图谱中获取目标疾病的先验概率，并针对用户当前症状特征集合中包括的症状特征，获取在目标疾病的条件下各个症状特征的条件概率；所述目标疾病为所述医疗知识图谱包括的疾病集合中的任一个；

第一计算单元，用于根据所述目标疾病的先验概率、所述在目标疾病的条件下各个症状特征的条件概率以及各个所述症状特征对应的特征值，计算所述目标疾病的评估值；

预测单元，用于对得到所述评估值的各个疾病按照所述评估值进行排序，将排序符合预设条件的疾病确定为所述用户当前症状特征集合对应的预测疾病。

在一种可能的实现方式中，所述第一计算单元，包括：

确定子单元，用于将所述在目标疾病的条件下目标症状特征的条件概率与所述目标症状特征对应的特征值相乘，得到在目标疾病的条件下所述目标症状特征的概率值；所述目标症状特征分别为所述用户当前症状特征集合包括的症状特征的每一个；

第一计算子单元，用于根据所述目标疾病的先验概率以及各个大于零的在目标疾病的条件下症状特征的概率值，计算所述目标疾病的评估值。

在一种可能的实现方式中，所述第一计算子单元，包括：

第二计算子单元，用于将各个大于零的在目标疾病的条件下症状特征的概率值连乘，得到的乘积再与所述目标疾病的先验概率相乘，得到所述目标疾病的评估值。

在一种可能的实现方式中，所述第一计算子单元，包括：

第三计算子单元，用于分别计算各个大于零的在目标疾病的条件下症状特征的概率值取对数后的第一对数值；

第四计算子单元，用于计算所述目标疾病的先验概率取对数后的第二对数值；

第五计算子单元，用于将各个所述第一对数值相加后再与所述第二对数值相加，得到所述目标疾病的评估值。