[发明专利]诊疗辅助信息的生成方法、模型训练方法、装置、设备以及存储介质

说明书

本公开提供了一种诊疗辅助信息的生成方法、模型训练方法、装置、设备以及存储介质，涉及人工智能技术领域，具体为知识图谱、自然语言处理和大数据技术领域。诊疗辅助信息的生成的具体实现方案为：获取待分析的病历数据；基于病历数据，确定候选病历集合；将病历数据和候选病历集合输入预先训练的病历判别模型，得到目标病历集合，其中，目标病历集合为候选病历集合的子集；根据目标病历集合生成诊疗辅助信息。可以根据以往的病历集合生成与当前病历匹配的诊疗辅助信息，提高了辅助信息的准确度。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，具体涉及自然语言处理和大数据技术领域，尤其涉及一种诊疗辅助信息的生成方法、模型训练方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品。

背景技术

随着人工智能技术的不断发展进步，其在智慧医疗领域的使用也越来越普遍，可广泛应用于临床诊疗、药物研发、卫生监测、公众健康、政策制定和执行等领域。

发明内容

本公开提供了一种诊疗辅助信息的生成方法、模型训练方法、装置、设备、存储介质以及计算机程序产品，提高了辅助信息的准确度。

根据本公开的一方面，提供了一种诊疗辅助信息的生成方法，包括：获取待分析的病历数据；基于病历数据，确定候选病历集合；将病历数据和候选病历集合输入预先训练的病历判别模型，得到目标病历集合，其中，目标病历集合为所述候选病历集合的子集；根据目标病历集合生成诊疗辅助信息。

根据本公开的另一方面，提供了一种模型训练方法，包括：获取病历样本集；对病历样本集进行聚类，得到至少一个病历类簇；将病历类簇作为训练样本进行模型训练，得到如上所述的病历判别模型。

根据本公开的又一方面，提供了一种诊疗辅助信息的生成装置，包括：获取模块，被配置为获取待分析的病历数据；确定模块，被配置为基于病历数据，确定候选病历集合；判别模块，被配置为将病历数据和候选病历集合输入预先训练的病历判别模型，得到目标病历集合，其中，目标病历集合为候选病历集合的子集；生成模块，被配置为根据目标病历集合生成诊疗辅助信息。

根据本公开的又一方面，提供了一种模型训练装置，包括：获取模块，被配置为获取病历样本集；聚类模块，被配置为对病历样本集进行聚类，得到至少一个病历类簇；训练模块，被配置为将病历类簇作为训练样本进行模型训练，得到如上所述的病历判别模型。

根据本公开的又一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被上述至少一个处理器执行，以使上述至少一个处理器能够执行上述诊疗辅助信息的生成方法或模型训练方法。

根据本公开的又一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，上述计算机指令用于使上述计算机执行上述诊疗辅助信息的生成方法或模型训练方法。

根据本公开的再一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，上述计算机程序在被处理器执行时实现上述诊疗辅助信息的生成方法或模型训练方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是本公开可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本公开的诊疗辅助信息的生成方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本公开的诊疗辅助信息的生成方法的另一个实施例的流程图；

图4是根据本公开的模型训练方法的一个实施例的流程图；

图5是根据本公开的模型训练方法的另一个实施例的流程图；