【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，特别涉及一种治疗方案的输出方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、在医疗活动中，患者的疾病情况是由医生进行印象诊断，再通过实验室检查及影像学检查进行确诊，根据患者不同的疾病特征表现进行疾病表型分型，将疾病表型与核心处置建立联系，设计治疗方案进行治疗。
2、然而，首诊医生水平参差不齐，在医生水平较差的情况下，往往会出现经验诊断不明确的情况，从而无法给出有效的治疗方案。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是提供一种治疗方案的输出方法、装置、存储介质及电子设备，能够准确地输出供医生和目标用户参考的治疗方案。具体方案如下：
2、一种治疗方案的输出方法，包括：
3、响应于治疗方案输出指令，获取所述治疗方案输出指令对应的目标用户的标准临床数据；
4、将所述标准临床数据输入到预先构建的神经网络模型，获得所述神经网络模型的输出结果；所述输出结果包括所述目标用户的临床表型信息以及所述临床表型信息对应的核心处置项；
5、基于所述临床表型信息以及所述临床表型信息对应的核心处置项，获得所述目标用户的各个治疗方案；
6、利用预设的贝叶斯模型计算出每个所述治疗方案的目标概率值；每个所述治疗方案的目标概率值表征每个所述治疗方案与所述目标用户的临床表型信息的匹配程度；
7、基于每个所述治疗方案的目标概率值，在各个所述治疗方案中选取出至少一个备选治疗方案；
8、输出所述备选治疗
9、上述的方法，可选的，所述输出所述备选治疗方案，包括：
10、将所述备选治疗方案、所述备选治疗方案的目标概率值以及所述备选治疗方案的风险信息，在预设的交互界面上进行输出显示，使得各个预设的决策对象基于所述交互界面上显示的信息以及每个所述决策对象的决策需求执行治疗方案选择操作，以选择备选治疗方案。
11、上述的方法，可选的，所述输出所述备选治疗方案之后，还包括：
12、在接收到各个所述决策对象的治疗方案选择操作的情况下，确定每个所述决策对象所选择的备选治疗方案；
13、在各个所述决策对象所选择的备选治疗方案相同的情况下，将各个所述决策对象所选择的备选治疗方案，确定为目标治疗方案。
14、上述的方法，可选的，所述获取所述治疗方案输出指令对应的目标用户的标准临床数据，包括：
15、获取所述治疗方案输出指令对应的目标用户的临床数据；
16、对所述临床数据进行数据清洗；
17、将数据清洗后的所述临床数据进行转换，获得标准临床数据。
18、上述的方法，可选的，所述基于每个所述治疗方案的目标概率值，在各个所述治疗方案中选取出至少一个备选治疗方案，包括：
19、根据每个所述治疗方案的目标概率值由大至小的顺序，选取预设数量的治疗方案；
20、将已选取的治疗方案作为备选治疗方案。
21、上述的方法，可选的，所述基于每个所述治疗方案的目标概率值，在各个所述治疗方案中选取出至少一个备选治疗方案，包括：
22、将各个所述治疗方案中目标概率值大于预设概率阈值的方案，确定为备选治疗方案。
23、一种治疗方案的输出装置，包括：
24、获取单元，用于响应于治疗方案输出指令，获取所述治疗方案输出指令对应的目标用户的标准临床数据；
25、第一执行单元，用于将所述标准临床数据输入到预先构建的神经网络模型，获得所述神经网络模型的输出结果；所述输出结果包括所述目标用户的临床表型信息以及所述临床表型信息对应的核心处置项；
26、第二执行单元，用于基于所述临床表型信息以及所述临床表型信息对应的核心处置项，获得所述目标用户的各个治疗方案；
27、计算单元，用于利用预设的贝叶斯模型计算出每个所述治疗方案的目标概率值；每个所述治疗方案的目标概率值表征每个所述治疗方案与所述目标用户的临床表型信息的匹配程度；
28、选取单元，用于基于每个所述治疗方案的目标概率值，在各个所述治疗方案中选取出至少一个备选治疗方案；
29、输出单元，用于输出所述备选治疗方案。
30、上述的装置，可选的，所述选取单元，包括：
31、选取子单元，用于根据每个所述治疗方案的目标概率值由大至小的顺序，选取预设数量的治疗方案；
32、执行子单元，用于将已选取的治疗方案作为备选治疗方案。
33、一种存储介质，所述存储介质包括存储的指令，其中，在所述指令运行时控制所述存储介质所在的设备执行如上述的治疗方案的输出方法。
34、一种电子设备，包括存储器，以及一个或者一个以上的指令，其中一个或一个以上指令存储于存储器中，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行如上述的治疗方案的输出方法。
35、基于上述本专利技术实施提供的一种治疗方案的输出方法、装置、存储介质及电子设备，该方法包括：响应于治疗方案输出指令，获取所述治疗方案输出指令对应的目标用户的标准临床数据；将所述标准临床数据输入到预先构建的神经网络模型，获得所述神经网络模型的输出结果；所述输出结果包括所述目标用户的临床表型信息以及所述临床表型信息对应的核心处置项；基于所述临床表型信息以及所述临床表型信息对应的核心处置项，获得所述目标用户的各个治疗方案；利用预设的贝叶斯模型计算出每个所述治疗方案的目标概率值；每个所述治疗方案的目标概率值表征每个所述治疗方案与所述目标用户的临床表型信息的匹配程度；基于每个所述治疗方案的目标概率值，在各个所述治疗方案中选取出至少一个备选治疗方案；输出所述备选治疗方案。应用本专利技术实施例提供的方法，可以通过神经网络模型识别出目标用户的临床表型信息以及核心处置项，然后根据目标用户的临床表型信息以及核心处置项确定治疗方案，再根据基于每个治疗方案的目标概率值，在各个治疗方案中选取出至少一个备选治疗方案并输出，能够准确地输出供医生和目标用户参考的治疗方案。
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1.一种治疗方案的输出方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输出所述备选治疗方案，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述输出所述备选治疗方案之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述治疗方案输出指令对应的目标用户的标准临床数据，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述治疗方案的目标概率值，在各个所述治疗方案中选取出至少一个备选治疗方案，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述治疗方案的目标概率值，在各个所述治疗方案中选取出至少一个备选治疗方案，包括：
7.一种治疗方案的输出装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述选取单元，包括：
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的指令，其中，在所述指令运行时控制所述存储介质所在的设备执行如权利要求1～6任意一项所述的治疗方案的输出方法。
10.一种电子设备，其特征
...【技术特征摘要】
1.一种治疗方案的输出方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述输出所述备选治疗方案，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述输出所述备选治疗方案之后，还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述治疗方案输出指令对应的目标用户的标准临床数据，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述治疗方案的目标概率值，在各个所述治疗方案中选取出至少一个备选治疗方案，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于每个所述治疗方案的目标概...
【专利技术属性】
技术研发人员：么梦抒，
申请(专利权)人：北京嘉和海森健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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