【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能开发与数字医疗领域，尤其涉及基于人工智能的数据推荐方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
1、随着现代信息技术的快速发展，为了构建与物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等新一代信息技术为基础的智慧城市，并且提高国民的数字化体验，各种智能系统应运而生。在数字医疗领域，通过配置医疗推荐系统来为用户推荐相匹配的健康险种，能够实现为用户自动推荐相关的健康险种，从而节省人力物力。
2、然而，目前现有的医疗推荐系统往往采用固定的搜索方式，或单纯使用用户的历史交互信息作为输入，从而进行相关的健康险种的推荐，然而不能很好地通过对个人的健康数据的全面分析以更好地推荐相匹配的健康险种，导致推荐的健康险种的准确性较低。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提出一种基于人工智能的数据推荐方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决现有的医疗推荐系统往往采用固定的搜索方式，或单纯使用用户的历史交互信息作为输入，从而进行相关的健康险种的推荐，然而不能很好地通过对个人的健康数据的全面分析以更好地推荐相匹配的健康险种，导致推荐的健康险种的准确性较低的技术问题。
2、为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种基于人工智能的数据推荐方法，采用了如下所述的技术方案：
3、基于预设的传感器获取用户的健康数据；
4、对所述健康数据进行筛选处理得到目标健康数据；
5、调用预设的健康评估模型对所述目标健康数据进行评估，生成与所述目标健康数据
6、从预设的多种健康险种中确定出与所述健康评估结果对应的第一健康险种；
7、从所述第一健康险种中确定出与所述用户的用户数据匹配的目标健康险种；
8、将所述目标健康险种推送给所述用户。
9、进一步的，所述从预设的多种健康险种中确定出与所述健康评估结果对应的第一健康险种的步骤，具体包括：
10、从所述健康评估结果中确定出风险概率值大于预设的概率阈值的目标数据；
11、获取预设的多种健康险种；
12、从所述多种健康险种中筛选出与所述目标数据匹配的第二健康险种；
13、将所述第二健康险种作为所述第一健康险种。
14、进一步的，所述从所述第一健康险种中确定出与所述用户的用户数据匹配的目标健康险种的步骤，具体包括：
15、获取所述用户的保险购买信息；
16、从所述保险购买信息中筛选出处于有效状态的第三健康险种；
17、判断所述第一健康险种中是否包括与所述第三健康险种相同的第四健康险种；
18、若是，从所述第一健康险种中剔除所述第四健康险种，得到对应的第五健康险种；
19、获取所述用户的用户数据；
20、从所述第五健康险种中确定出与所述用户数据匹配的第六健康险种；
21、基于所述第六健康险种生成所述目标健康险种。
22、进一步的，所述基于所述第六健康险种生成所述目标健康险种的步骤，具体包括：
23、判断所述第六健康险种的数量是否大于预设的数量阈值；
24、若是，获取各所述第六健康险种的险种评分值；
25、按照所述险种评分值从大到小的顺序对所有所述第六健康险种进行排序，得到对应的排序数据；
26、从所述排序数据中提取出排序前列的指定数量的第七健康险种；
27、将所述第七健康险种作为所述目标健康险种。
28、进一步的，所述将所述目标健康险种推送给所述用户的步骤，具体包括：
29、基于所述健康数据、所述健康评估结果与所述目标健康险种生成与所述用户对应的健康评估报告；
30、获取所述用户的通讯信息；
31、基于所述通讯信息，将所述健康评估报告推送给所述用户。
32、进一步的，所述基于所述通讯信息，将所述健康评估报告推送给所述用户的步骤，具体包括：
33、获取与所述用户对应的工作时间信息；
34、获取预设的睡眠时间信息；
35、基于所述工作时间信息与所述睡眠时间信息生成与所述用户对应的推送时间段；
36、基于所述推送时间段与所述通讯信息，将所述健康评估报告推送给所述用户。
37、进一步的，在所述调用预设的健康评估模型对所述目标健康数据进行评估，生成与所述目标健康数据对应的健康评估结果的步骤之前，还包括：
38、获取预先采集的历史健康数据；
39、对所述历史健康数据进行标注处理，得到对应的样本数据；
40、将所述样本数据划分为训练数据集与测试数据集；
41、基于所述训练数据集对预设的神经网络模型进行训练，得到对应的初始模型；
42、基于所述测试数据集对所述初始模型进行测试与调整处理，得到符合预设的模型构建条件的指定模型；
43、将所述指定模型作为所述健康评估模型。
44、为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种基于人工智能的数据推荐装置，采用了如下所述的技术方案：
45、第一获取模块，用于基于预设的传感器获取用户的健康数据；
46、筛选模块，用于对所述健康数据进行筛选处理得到目标健康数据；
47、评估模块，用于调用预设的健康评估模型对所述目标健康数据进行评估，生成与所述目标健康数据对应的健康评估结果；
48、第一确定模块，用于从预设的多种健康险种中确定出与所述健康评估结果对应的第一健康险种；
49、第二确定模块，用于从所述第一健康险种中确定出与所述用户的用户数据匹配的目标健康险种；
50、推送模块，用于将所述目标健康险种推送给所述用户。
51、为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，采用了如下所述的技术方案：
52、基于预设的传感器获取用户的健康数据；
53、对所述健康数据进行筛选处理得到目标健康数据；
54、调用预设的健康评估模型对所述目标健康数据进行评估，生成与所述目标健康数据对应的健康评估结果；
55、从预设的多种健康险种中确定出与所述健康评估结果对应的第一健康险种；
56、从所述第一健康险种中确定出与所述用户的用户数据匹配的目标健康险种；
57、将所述目标健康险种推送给所述用户。
58、为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，采用了如下所述的技术方案：
59、基于预设的传感器获取用户的健康数据；
60、对所述健康数据进行筛选处理得到目标健康数据；
61、调用预设的健康评估模型对所述目标健康数据进行评估，生成与所述目标健康数据对应的健康评估结果；
62、从预设的多种健康险种中确定出与所述健康评估结果对应的第一健康险种本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的数据推荐方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的数据推荐方法，其特征在于，所述从预设的多种健康险种中确定出与所述健康评估结果对应的第一健康险种的步骤，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的数据推荐方法，其特征在于，所述从所述第一健康险种中确定出与所述用户的用户数据匹配的目标健康险种的步骤，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的数据推荐方法，其特征在于，所述基于所述第六健康险种生成所述目标健康险种的步骤，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的数据推荐方法，其特征在于，所述将所述目标健康险种推送给所述用户的步骤，具体包括：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的数据推荐方法，其特征在于，所述基于所述通讯信息，将所述健康评估报告推送给所述用户的步骤，具体包括：
7.根据权利要求1所述的基于人工智能的数据推荐方法，其特征在于，在所述调用预设的健康评估模型对所述目标健康数据进行评估，生成与所述目标健康数据对应的健康评估结果的步骤之
8.一种基于人工智能的数据推荐装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于人工智能的数据推荐方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于人工智能的数据推荐方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的数据推荐方法，其特征在于，包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的数据推荐方法，其特征在于，所述从预设的多种健康险种中确定出与所述健康评估结果对应的第一健康险种的步骤，具体包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的数据推荐方法，其特征在于，所述从所述第一健康险种中确定出与所述用户的用户数据匹配的目标健康险种的步骤，具体包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的数据推荐方法，其特征在于，所述基于所述第六健康险种生成所述目标健康险种的步骤，具体包括：
5.根据权利要求1所述的基于人工智能的数据推荐方法，其特征在于，所述将所述目标健康险种推送给所述用户的步骤，具体包括：
6.根据权利要求5所述的基于人工智能的数据推荐方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：周友军，
申请(专利权)人：平安健康保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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