[发明专利]辅助诊断方法、装置、终端设备和计算机存储介质

说明书

本发明实施例提供一种辅助诊断方法、装置、终端设备和计算机存储介质。本发明的辅助诊断方法，包括：获取待确定的病例报告表CRF数据；根据所述待确定的CRF数据和至少一个疾病类型的诊断模型，确定所述待确定的CRF数据对应的疾病类型；其中，所述至少一个疾病类型的诊断模型分别为使用多个历史CRF数据和所述多个历史CRF数据对应的疾病类型进行训练得到，每个疾病类型的诊断模型的多个历史CRF数据对应的疾病类型为所述疾病类型或非所述疾病类型，所述疾病类型与非所述疾病类型属于相同学科类别。本发明实施例可以实现利用历史CRF数据获取诊断模型，使用诊断模型进行疾病类型的辅助诊断。

技术领域

本发明实施例涉及信息处理技术，尤其涉及一种辅助诊断方法、装置、终端设备和计算机存储介质。

背景技术

数据挖掘(Data mining)是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。与传统的统计分析技术相比，数据挖掘有着自身的本质特征。数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息并发现知识。

随着信息时代的到来，数据挖掘被越来越多地应用于临床实践。利用信息技术，医疗记录和随访数据可以更有效地被存储和提取。同时，从医学数据中寻找潜在的关系或规律，从而获得有效的对病人进行诊断、治疗的知识，增加对疾病的预测准确性，在早期发现疾病，提高治愈率。

需要设计一种可以应用于医疗领域的数据挖掘方法，以实现对临床疾病的辅助诊断过程。

发明内容

本发明实施例提供一种辅助诊断方法、装置、终端设备和计算机存储介质，以实现利用历史CRF数据获取诊断模型，使用诊断模型进行疾病类型的辅助诊断。

第一方面，本发明实施例提供一种辅助诊断方法，包括：

获取待确定的病例报告表CRF数据；

根据所述待确定的CRF数据和至少一个疾病类型的诊断模型，确定所述待确定的CRF数据对应的疾病类型；

其中，所述至少一个疾病类型的诊断模型分别为使用多个历史CRF数据和所述多个历史CRF数据对应的疾病类型进行训练得到，每个疾病类型的诊断模型的多个历史CRF数据对应的疾病类型为所述疾病类型或非所述疾病类型，所述疾病类型与非所述疾病类型属于相同学科类别。

结合第一方面，在第一方面的一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

获取每个疾病类型的多个历史CRF数据和非所述疾病类型的多个历史CRF数据；

删除所述疾病类型的多个历史CRF数据中的离群数据，获取所述疾病类型的可用数据；

删除非所述疾病类型的多个历史CRF数据中的离群数据，获取非所述疾病类型的可用数据；

将所述疾病类型的可用数据和非所述疾病类型的可用数据输入诊断模型中，对所述诊断模型进行训练，获取所述疾病类型的诊断模型。

结合第一方面或第一方面的一种可能的实现，在第一方面的另一种可能的实现方式中，所述方法还包括：分别对所述疾病类型的可用数据和非所述疾病类型的可用数据进行多次伪随机处理，获取所述疾病类型的训练数据库和验证数据库，所述训练数据库包括多组所述疾病类型的训练数据，所述验证数据库包括多组所述疾病类型的验证数据；

其中，每组所述疾病类型的训练数据包括所述疾病类型的第一部分的可用数据和非所述疾病类型的第一部分的可用数据，每组所述疾病类型的验证数据包括所述疾病类型的第二部分的可用数据和非所述疾病类型的第二部分的可用数据。

结合第一方面或第一方面的任一种可能的实现，在第一方面的另一种可能的实现方式中，将所述疾病类型的可用数据和非所述疾病类型的可用数据输入诊断模型中，对所述诊断模型进行训练，获取所述疾病类型的诊断模型，包括：