[发明专利]基于物联网的医疗数据库构建方法、装置及设备

权利要求书

1.一种基于物联网的医疗数据库构建方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多种待处理的医疗数据策略，所述医疗数据策略包括同一目标的多种医疗数据；

统计各个所述医疗数据策略的关键识别结果与所有参考策略的关键识别结果之间的相似度，并确定最大相似度对应的参考策略为第一参考策略；

在所述最大相似度大于等于第一预设标准时，将所述医疗数据策略加载至所述第一参考策略中；

在所述最大相似度小于所述第一预设标准且大于等于第二预设标准时，利用所述医疗数据策略的医疗数据识别结果和所述第一参考策略的医疗数据识别结果统计分类标准值，所述分类标准值包括所述医疗数据策略中的目标和所述第一参考策略中的目标之间的相似标准值，其中，所述第一预设标准大于所述第二预设标准；

在所述分类标准值大于等于预设分类标准值预设标准时，将所述医疗数据策略加载至所述第一参考策略中，得到医疗数据库；

其中，所述统计各个所述医疗数据策略的关键识别结果与所有参考策略的关键识别结果之间的相似度的步骤，包括：

对所述多种医疗数据策略进行相似性处理，以获得各个所述医疗数据策略的关键识别结果和所述所有参考策略的关键识别结果之间的相似度；

其中，所述对所述多种医疗数据策略进行相似性处理的步骤，包括：

按照所述相似性的线程类别对所述多种医疗数据策略进行划分，以获得多种子策略集；

依次对各个所述子策略集进行相似性处理，以依次获得各个所述子策略集中各个所述医疗数据策略的关键识别结果与所述所有参考策略的关键识别结果之间的相似度；

其中，所述将所述医疗数据策略加载至所述第一参考策略中，得到医疗数据库的步骤之后，包括：

统计所述医疗数据策略中医疗数据簇与所述医疗数据策略中关键识别结果的预设识别维度之间的匹配度，得到第一匹配结果；

统计所述第一参考策略中医疗数据簇与所述第一参考策略中关键识别结果的预设识别维度之间的匹配度，得到第二匹配结果；

统计所述医疗数据策略中医疗数据簇与所述第一参考策略中医疗数据簇之和，得到第三匹配结果；

统计所述第一匹配结果和所述第二匹配结果之和与所述第三匹配结果的误差，得到更新后的第一参考策略的关键识别结果；

其中，利用所述医疗数据策略的医疗数据识别结果和所述第一参考策略的医疗数据识别结果统计分类标准值，包括：

利用所述医疗数据策略的医疗数据识别结果和所述第一参考策略的医疗数据识别结果搭建分类列表；

基于所述分类列表，统计所述分类列表的适配集合和医疗数据识别结果集合；

搭建分类标准模型，将所述医疗数据识别结果集合和所述适配集合输入所述分类标准模型，得到分类标准值；

其中，利用所述医疗数据策略的医疗数据识别结果和所述第一参考策略的医疗数据识别结果搭建分类列表，包括：

统计所述医疗数据策略的医疗数据识别结果和所述第一参考策略的医疗数据识别结果中每两种医疗数据识别结果之间的分类；

将所述医疗数据策略的医疗数据识别结果和所述第一参考策略的医疗数据识别结果中任一医疗数据识别结果作为样本结果，依据所述样本结果与其他医疗数据识别结果分类的由小到大，依次筛选预设类别的医疗数据识别结果作为适配结果进行相似，得到分类列表；

其中，基于所述分类列表，统计所述分类列表的适配集合和医疗数据识别结果集合，包括：

以一样本结果及与所述样本结果相似的适配结果组成子分类列表；

统计所述子分类列表的子医疗数据识别结果集合和子适配集合；

将所有子医疗数据识别结果集合叠加统计获得所述医疗数据识别结果集合，将所有子适配集合进行叠加统计获得所述适配集合；

其中，分类标准模型包括分类训练模型中和统计层，所述搭建分类标准模型，将所述医疗数据识别结果集合和所述适配集合输入所述分类标准模型，得到分类标准值，包括：

将所述医疗数据识别结果集合和所述适配集合输入所述分类训练模型中，得到第一类别描述结果和第二类别描述结果；

将所述第一类别描述结果和所述第二类别描述结果输入所述统计层，得到分类标准值。