基于人工智能的随访计划单生成方法、装置、终端及介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及数字医疗技术领域，提供一种基于人工智能的随访计划单生成方法、装置、终端及介质，包括：获取多个第一诊疗记录报告并使用XGBOOST模型从所述多个第一诊疗记录报告中提取出多个慢病风险因素；接收患者的分组请求并解析所述分组请求得到所述患者的第一身份信息；根据所述第一身份信息识别所述患者的诊断标识及根据所述第一身份信息获取所述患者的第二诊疗记录报告；根据所述第二诊疗记录报告计算诊断等级并根据所述多个慢病风险因素及所述诊断等级计算危险系数等级；根据所述危险系数等级识别所述患者的分组级别；基于所述分组级别及所述诊断标识生成随访计划单。本发明专利技术能够针对不同的患者生成不同的随访计划单，随访计划单的生成效率较高。

【技术实现步骤摘要】
基于人工智能的随访计划单生成方法、装置、终端及介质
本专利技术涉及数字医疗
，具体涉及一种基于人工智能的随访计划单生成方法、装置、终端及介质。
技术介绍
近年来慢病患者基数日益增加，总体呈现出高发病率、高死亡率的现象，慢病已成为严重威胁人类健康的公共卫生问题，医疗部门为了了解慢病患者在医疗处理后的病情变化会制定随访计划。专利技术人在实现本专利技术的过程中发现，由于慢病患者人群越来越庞大，同时不同病种的患者可能需要有不同的随访要求，使得随访计划的制定难度加大，随访计划制定的效率较低。
技术实现思路
鉴于以上内容，有必要提出一种基于人工智能的随访计划单生成方法、装置、终端及介质，能够针对不同的患者生成不同的随访计划单，随访计划单的生成效率较高。本专利技术的第一方面提供一种基于人工智能的随访计划单生成方法，所述方法包括：获取多个第一诊疗记录报告并使用XGBOOST模型从所述多个第一诊疗记录报告中提取出多个慢病风险因素；接收患者的分组请求并解析所述分组请求得到所述患者的第一身份信息；根据所述第一身份信息识别所述患者的诊断标识及根据所述第一身份信息获取所述患者的第二诊疗记录报告；根据所述第二诊疗记录报告计算诊断等级并根据所述多个慢病风险因素及所述诊断等级计算危险系数等级；根据所述危险系数等级识别所述患者的分组级别；基于所述分组级别及所述诊断标识生成随访计划单。根据本专利技术的一个可选的实施例，所述使用XGBOOST模型从所述多个第一诊疗记录报告中提取出多个慢病风险因素包括：获取每个第一诊疗记录报告中的多个诊疗实体及每个诊疗实体的实体值；根据每个诊疗实体及诊疗实体的实体值构建数据对；将多个数据对输入XGBOOST模型中进行训练；在所述XGBOOST模型训练结束后获取每个诊疗实体的权重值；根据所述权重值从所述多个诊疗实体中选取多个目标诊疗实体作为多个慢病风险因素。根据本专利技术的一个可选的实施例，所述根据所述第一身份信息识别所述患者的诊断标识包括：匹配所述第一身份信息与预设数据库中的多个第二身份信息；当从所述多个第二身份信息中没有匹配出与所述第一身份信息相同的目标身份信息时，确定所述患者的诊断标识为初诊；当从所述多个第二身份信息中匹配出与所述第一身份信息相同的目标身份信息时，确定所述患者的诊断标识为复诊。根据本专利技术的一个可选的实施例，所述根据所述第二诊疗记录报告计算诊断等级包括：获取所述第二诊疗记录报告中的多个诊疗实体及每个诊疗实体的实体值；将所述每个诊疗实体的实体值与对应的多个诊疗实体值范围进行匹配；确定与诊疗实体的实体值匹配成功的目标诊疗实体值范围对应的目标等级；确定最高的目标等级为所述诊断等级。根据本专利技术的一个可选的实施例，所述根据所述多个慢病风险因素及所述诊断等级计算危险系数等级包括：将所述患者的多个诊疗实体与所述多个慢病风险因素进行匹配并根据匹配结果确定所述患者对应的慢病风险因素的数量；根据预设危险系数等级矩阵确定出所述数量及所述诊断等级对应的危险系数等级。根据本专利技术的一个可选的实施例，所述基于所述分组级别及所述诊断标识生成随访计划单包括：获取与所述分组级别对应的随访次数；获取与所述诊断标识及所述分组级别对应的多个诊断医生的信息；根据所述多个诊断医生的信息从所述多个诊断医生中筛选出与所述患者的身份信息对应的目标诊断医生；按照与所述诊断标识对应的目标随访计划模板基于所述随访次数及所述目标诊断医生的信息生成随访计划单。根据本专利技术的一个可选的实施例，所述方法还包括：发送所述随访计划单至所述患者的终端设备；接收所述患者输入的随访数据；根据所述随访数据及所述随访计划单生成随访报告。本专利技术的第二方面提供一种基于人工智能的随访计划单生成装置，所述装置包括：提取模块，用于获取多个第一诊疗记录报告并使用XGBOOST模型从所述多个第一诊疗记录报告中提取出多个慢病风险因素；解析模块，用于接收患者的分组请求并解析所述分组请求得到所述患者的第一身份信息；获取模块，用于根据所述第一身份信息识别所述患者的诊断标识及根据所述第一身份信息获取所述患者的第二诊疗记录报告；计算模块，用于根据所述第二诊疗记录报告计算诊断等级并根据所述多个慢病风险因素及所述诊断等级计算危险系数等级；识别模块，用于根据所述危险系数等级识别所述患者的分组级别；生成模块，用于基于所述分组级别及所述诊断标识生成随访计划单。本专利技术的第三方面提供一种终端，所述终端包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现所述基于人工智能的随访计划单生成方法。本专利技术的第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述基于人工智能的随访计划单生成方法。综上所述，本专利技术所述的基于人工智能的随访计划单生成方法、装置、终端及介质，先使用XGBOOST模型从获取的多个第一诊疗记录报告中提取出多个慢病风险因素，在接收患者的分组请求之后，解析出所述分组请求中的所述患者的第一身份信息，从而根据所述第一身份信息识别所述患者的诊断标识及根据所述第一身份信息获取所述患者的第二诊疗记录报告，接着根据所述第二诊疗记录报告计算诊断等级并根据所述多个慢病风险因素及所述诊断等级计算危险系数等级，根据所述危险系数等级识别所述患者的分组级别，最后基于所述分组级别及所述诊断标识生成随访计划单，随访计划单的生成效率较高，且生成的随访计划单针对不同的患者有所不同，更有针对性。附图说明图1是本专利技术实施例一提供的基于人工智能的随访计划单生成方法的流程图。图2是本专利技术实施例二提供的基于人工智能的随访计划单生成装置的结构图。图3是本专利技术实施例三提供的终端的结构示意图。具体实施方式为了能够更清楚地理解本专利技术的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术的实施例及实施例中的特征可以相互组合。除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本专利技术的
的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本专利技术的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本专利技术。本专利技术实施例提供的基于人工智能的随访计划单生成方法由终端执行，相应地，基于人工智能的随访计划单生成装置运行于终端中。图1是本专利技术实施例一提供的基于人工智能的随访计划单生成方法的流程图。所述基于人工智能的随访计划单生成方法具体包括以下步骤，根据不同的需求，该流程图中步骤的顺序可以改变，某些可以省略。S11，获取多个第一诊疗记录报告并使用XGBOOST模型从所述多个第一诊疗记录报告中提取出多个慢病风险因素。可以从医院数据库中获取第一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于人工智能的随访计划单生成方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取多个第一诊疗记录报告并使用XGBOOST模型从所述多个第一诊疗记录报告中提取出多个慢病风险因素；/n接收患者的分组请求并解析所述分组请求得到所述患者的第一身份信息；/n根据所述第一身份信息识别所述患者的诊断标识及根据所述第一身份信息获取所述患者的第二诊疗记录报告；/n根据所述第二诊疗记录报告计算诊断等级并根据所述多个慢病风险因素及所述诊断等级计算危险系数等级；/n根据所述危险系数等级识别所述患者的分组级别；/n基于所述分组级别及所述诊断标识生成随访计划单。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的随访计划单生成方法，其特征在于，所述方法包括：
获取多个第一诊疗记录报告并使用XGBOOST模型从所述多个第一诊疗记录报告中提取出多个慢病风险因素；
接收患者的分组请求并解析所述分组请求得到所述患者的第一身份信息；
根据所述第一身份信息识别所述患者的诊断标识及根据所述第一身份信息获取所述患者的第二诊疗记录报告；
根据所述第二诊疗记录报告计算诊断等级并根据所述多个慢病风险因素及所述诊断等级计算危险系数等级；
根据所述危险系数等级识别所述患者的分组级别；
基于所述分组级别及所述诊断标识生成随访计划单。


2.如权利要求1所述的基于人工智能的随访计划单生成方法，其特征在于，所述使用XGBOOST模型从所述多个第一诊疗记录报告中提取出多个慢病风险因素包括：
获取每个第一诊疗记录报告中的多个诊疗实体及每个诊疗实体的实体值；
根据每个诊疗实体及诊疗实体的实体值构建数据对；
将多个数据对输入XGBOOST模型中进行训练；
在所述XGBOOST模型训练结束后获取每个诊疗实体的权重值；
根据所述权重值从所述多个诊疗实体中选取多个目标诊疗实体作为多个慢病风险因素。


3.如权利要求1所述的基于人工智能的随访计划单生成方法，其特征在于，所述根据所述第一身份信息识别所述患者的诊断标识包括：
匹配所述第一身份信息与预设数据库中的多个第二身份信息；
当从所述多个第二身份信息中没有匹配出与所述第一身份信息相同的目标身份信息时，确定所述患者的诊断标识为初诊；
当从所述多个第二身份信息中匹配出与所述第一身份信息相同的目标身份信息时，确定所述患者的诊断标识为复诊。


4.如权利要求1所述的基于人工智能的随访计划单生成方法，其特征在于，所述根据所述第二诊疗记录报告计算诊断等级包括：
获取所述第二诊疗记录报告中的多个诊疗实体及每个诊疗实体的实体值；
将所述每个诊疗实体的实体值与对应的多个诊疗实体值范围进行匹配；
确定与诊疗实体的实体值匹配成功的目标诊疗实体值范围对应的目标等级；
确定最高的目标等级为所述诊断等级。


5.如权利要求1所述的基于人工智能的随访计划单生成方法，其特征在于，所述根据所述多个慢病风...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢树英，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44