[发明专利]基于人工智能的诊疗评估方法及相关设备在审
申请号: | 202210370189.8 | 申请日: | 2022-04-08 |
公开(公告)号: | CN114694815A | 公开(公告)日: | 2022-07-01 |
发明(设计)人: | 黄英俊 | 申请(专利权)人: | 平安国际智慧城市科技股份有限公司 |
主分类号: | G16H40/20 | 分类号: | G16H40/20;G16H20/10;G16H10/20;G16H50/20;G06F16/22;G06F16/242;G06F16/28;G06F40/30 |
代理公司: | 深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司 44334 | 代理人: | 陈海云;严林 |
地址: | 518000 广东省深圳市前海深港合*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 人工智能 诊疗 评估 方法 相关 设备 | ||
1.一种基于人工智能的诊疗评估方法,其特征在于,所述方法包括:
从诊疗数据库获取医疗案例数据,所述医疗案例数据包括数值型数据和非数值型数据;
对所述医疗案例数据中的非数值型数据和数值型数据进行编码获得编码数据,所述编码数据包括医师数据、临床数据和流程数据;
对待评估诊疗方案进行编码获得待评估编码数据,所述待评估编码数据包括待评估医师数据、待评估临床数据和待评估流程数据;
对比所述待评估编码数据和所述编码数据获得待评估诊疗方案的规范度,所述规范度包括全局规范度和局部规范度;
计算所述编码数据的方差以作为全局置信度;
统计所述医疗案例数据中的语义信息获取局部置信度,所述局部置信度包括医师置信度、临床置信度和流程置信度;
依据自定义的整合模型计算所述规范度和置信度的整合结果以作为所述待评估诊疗方案的评估结果。
2.如权利要求1所述的基于人工智能的诊疗评估方法,其特征在于,所述对所述医疗案例数据中的非数值型数据进行编码以获得编码数据包括:
依据所述非数值型数据的语义信息对所有非数值型数据进行分组;
依据自然数分别对每组非数值型数据依次进行标记,并将标记的自然数作为每组非数值型数据对应的编码值;
对所述编码值进行归一化处理获得归一化编码值;
组合所述归一化编码值和所述数值型数据获得编码数据。
3.如权利要求1所述的基于人工智能的诊疗评估方法,其特征在于,所述对比所述待评估编码数据和所述编码数据获得待评估诊疗方案的规范度,所述规范度包括全局规范度和局部规范度包括:
计算所述编码数据和所述待评估编码数据的相似度并选取其中的最大值以作为全局规范度;
依据所述编码数据中的语义信息对所述编码数据进行分组获得第一分组数据,所述第一分组数据中每组包括多条编码数据;
依据所述待评估编码数据中的语义信息对所述待评估编码数据进行分组获得第二分组数据,所述第二分组数据中每组包括一条数据;
对比具备相同语义信息的第一分组数据和第二分组数据获得局部规范度,每个语义信息对应一个局部规范度。
4.如权利要求3所述的基于人工智能的诊疗评估方法,其特征在于,所述对比具备相同语义信息的第一分组数据和第二分组数据获得局部规范度包括:
分别计算第一分组数据和第二分组数据中具备相同语义信息的数据的相似度;
分别选取每种语义信息中数据的相似度中的最大值以作为该语义信息数据对应的基准值;
计算每种语义信息相似度的均值与所述基准值的比值以作为每种语义信息对应的局部规范度。
5.如权利要求1所述的基于人工智能的诊疗评估方法,其特征在于,所述统计所述医疗案例数据中的语义信息以获取局部置信度,所述局部置信度包括医师置信度、临床置信度和流程置信度包括:
统计所述医疗案例数据中医师姓名的个数以作为第一置信度;
统计所述医疗案例数据中疾病名称的个数以作为第二置信度;
计算所述医疗案例数据中流程数据的信息熵以作为第三置信度;
分别将所述第一置信度、第二置信度和第三置信度输入反正切函数以获得局部置信度。
6.如权利要求1所述的基于人工智能的诊疗评估方法,其特征在于,所述依据预设的整合模型计算所述规范度和置信度的整合结果之前,所述方法还包括:
将所述全局置信度与所述局部置信度联合存储为置信度集合,并计算所述置信度集合中数据的均值和标准差;
分别计算所述置信度集合中每个元素与所述均值的差值,并依据所述差值除以标准差获得计算结果;
将所述计算结果作为参数构建所述自定义的整合模型。
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