【技术实现步骤摘要】
异常状态的检索方法及其装置
[0001]本公开涉及数据处理
，尤其涉及智能检索
技术介绍
[0002]相关技术中，对异常状态进行检索时，需要预定义所有异常状态所包括的必要特征，进而根据待检索的目标特征对每个异常状态进行遍历，判断待检索的目标特征是否包括异常状态所包括的必要特征，这种操作会消耗大量的时间，降低异常状态的检索效率。因此，如何提高异常状态的检索效率，已经成为重要的研究方向之一。
技术实现思路
[0003]本公开提供了一种异常状态的检索方法及其装置。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种异常状态的检索方法，包括：
[0005]获取目标对象待检索的M个目标特征，M为正整数；
[0006]获取第i个目标特征所隶属的至少一个候选异常状态，其中候选异常状态用于生成第i个目标特征的候选异常状态集合i，i为小于或等于M的正整数；
[0007]获取M个异常状态集合中同一候选异常状态的出现次数；
[0008]获取候选异常状态所包括的必要特征数量；
[0009]根据出现次数和必要特征数量，在候选异常状态中进行索引，确定目标对象的至少一个目标异常状态。
[0010]本公开实施例可以在海量异常状态的场景下，将患者的目标特征细粒度化，使得平均时间复杂度由平方级降低到线性级别，实现毫秒级别的检索速度，可以提升异常状态的检索效率，避免浪费时间，提高检索性能。
[0011]根据本公开的另一方面，提供了一种异常状态的检索装置，包括：>[0012]第一获取模块，用于获取目标对象待检索的M个目标特征，M为正整数；
[0013]第二获取模块，用于获取第i个目标特征所隶属的至少一个候选异常状态，其中候选异常状态用于生成第i个目标特征的候选异常状态集合i，i为小于或等于M的正整数；
[0014]第三获取模块，用于获取M个异常状态集合中同一候选异常状态的出现次数；
[0015]第四获取模块，用于获取候选异常状态所包括的必要特征数量；
[0016]确定模块，用于根据出现次数和必要特征数量，在候选异常状态中进行索引，确定目标对象的至少一个目标异常状态。
[0017]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括至少一个处理器，以及
[0018]与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0019]存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本公开第一个方面实施例的异常状态的检索方法。
[0020]根据本公开的另一方面，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，计算机指令用于使计算机执行本公开第一个方面实施例的异常状态的检索方
法。
[0021]根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现本公开第一个方面实施例的异常状态的检索方法的步骤。
[0022]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
[0023]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0024]图1是根据本公开一个实施例的异常状态的检索方法的流程图；
[0025]图2是根据本公开一个实施例的异常状态的检索方法的流程图；
[0026]图3是根据本公开一个实施例的异常状态的检索方法的流程图；
[0027]图4是根据本公开一个实施例的第一索引库的示意图；
[0028]图5是根据本公开一个实施例的第三索引库的示意图；
[0029]图6是根据本公开一个实施例的第二索引库的示意图；
[0030]图7是根据本公开一个实施例的异常状态的检索方法的流程示意图；
[0031]图8是根据本公开一个实施例的异常状态的检索装置的结构图；
[0032]图9是用来实现本公开实施例的异常状态的检索方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0033]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0034]数据处理是从大量的原始数据抽取出有价值的信息，即数据转换成信息的过程。主要对所输入的各种形式的数据进行加工整理，其过程包含对数据的收集、存储、加工、分类、归并、计算、排序、转换、检索和传播的演变与推导全过程。数据管理是指数据的收集整理、组织、存储、维护、检索、传送等操作，是数据处理业务的基本环节，而且是所有数据处理过程中必有得共同部分。数据处理中，通常计算比较简单，且数据处理业务中的加工计算因业务的不同而不同，需要根据业务的需要来编写应用程序加以解决。而数据管理则比较复杂，由于可利用的数据呈爆炸性增长，且数据的种类繁杂，从数据管理角度而言，不仅要使用数据，而且要有效地管理数据。因此需要一个通用的、使用方便且高效的管理软件，把数据有效地管理起来。数据处理与数据管理是相联系的，数据管理技术的优劣将对数据处理的效率产生直接影响。
[0035]智能检索以文献和检索词的相关度为基础，综合考查文献的重要性等指标，对检索结果进行排序，以提供更高的检索效率。智能检索的结果排序同时考虑相关性和重要性，相关性采用各字段加权混合索引，相关性分析更准确，重要性指通过对文献来源权威性分析和引用关系分析等实现对文献质量的评价，这样的结果排序更加准确，更能将与用户愿望最相关的文献排到最前面，提高检索效率。
[0036]下面结合参考附图描述本公开的异常状态的检索方法及其装置。
[0037]图1是根据本公开一个实施例的异常状态的检索方法的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：
[0038]S101，获取目标对象待检索的M个目标特征，M为正整数。
[0039]本公开实施例中以智慧医疗场景为例进行说明，目标对象为诊疗过程中的患者，待检索的目标特征可以是以下一种或几种类型的数据信息：
[0040]检验项目，可选地，检验条件可以是检验标本与检验项目的组合，在一些实现中，检验条件可以是“血清+白蛋白”，在一些实现中，检验条件可以是“尿液+尿肌酐”等。
[0041]检查项目，可选地，检查项目可以是包含头面部、颈部、胸腹等部位的检查项目，或血常规、尿常规、肾功能、肝功能等实验室检查项目等。在一些实现中，检查项目可以是“电子计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)”，在一些实现中，检查项目可以是“腹部超声检查”等。
[0042]体征名称，可选地，体征名称可以是呼吸、心率、体温、血压等生命体征，在一些实现中，体征名称可以是“身高”或“体本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种异常状态的检索方法，包括：获取目标对象待检索的M个目标特征，所述M为正整数；获取第i个目标特征所隶属的至少一个候选异常状态，其中所述候选异常状态用于生成所述第i个目标特征的候选异常状态集合i，所述i为小于或等于M的正整数；获取M个所述异常状态集合中同一候选异常状态的出现次数；获取所述候选异常状态所包括的必要特征数量；根据所述出现次数和所述必要特征数量，在所述候选异常状态中进行索引，确定所述目标对象的至少一个目标异常状态。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述出现次数和所述必要特征数量，在所述候选异常状态中进行索引，确定所述目标对象的至少一个目标异常状态，包括：遍历M个所述异常状态集合，对当前遍历到的候选异常状态的所述出现次数和所述必要特征数量进行对比；响应于所述出现次数大于或等于所述必要特征数量，确定所述当前遍历到的候选异常状态为所述目标异常状态，直至遍历完M个所述异常状态集合。3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取第i个目标特征所隶属的至少一个候选异常状态，包括：对所述第i个目标特征在预设的第一索引库中进行搜索，从所述第一索引库中获取包括所述第i个目标特征的候选异常状态，其中，所述第一索引库包括异常状态与所述异常状态的必要特征之间的第一映射关系。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取所述候选异常状态所包括的必要特征数量，包括：对所述候选异常状态在预设的第二索引库中进行搜索，从所述第二索引库中获取所述候选异常状态所包括的必要特征数量，其中，所述第二索引库包括所述候选异常状态和所述候选异常状态的必要特征数量之间的第二映射关系。5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第一索引库的构建过程，包括：获取历史的异常状态和所述历史的异常状态关联的特征；对所述历史的异常状态关联的特征进行统计，获取所述历史的异常状态所对应的必要特征，以生成所述第一映射关系；基于所述第一映射关系，构建所述第一索引库。6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述第二索引库的构建过程，包括：获取历史的异常状态所包括的必要特征数量；基于所述历史的异常状态和所述必要特征数量之间的第二映射关系，构建第二索引库。7.一种异常状态的检索装置，包括：第一获取模块，用于获取目标对象待检索的M个目标特征，所述M为正整数；第二获取模块，用于获取第i个目标特征所隶属的至少一个候选异常状态，其中所述候选异常状态用于生成所述第i个目标特征的候选异常状态集合i，所述i为小于或等于M的正整数...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘翔，王帅，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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