[发明专利]健康档案数据生成方法及装置

权利要求书

1.一种健康档案数据生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多组真实健康档案数据，并将获取到的各组真实健康档案数据输入到信息最大化生成式对抗网络InfoGAN架构中进行识别器训练，得到档案识别器，其中所述档案识别器用于判别档案数据真伪，每组真实健康档案数据包括对应患者的档案记录年龄、该患者的历史患病种类，以及每个历史患病种类的历史患病次数；

获取目标患病种类集合及目标健康等级集合，并将所述目标患病种类集合及所述目标健康等级集合输入到所述InfoGAN架构中进行生成器训练，得到档案生成器，其中所述档案生成器用于生成健康档案数据；

根据所述InfoGAN架构所对应的损失函数交替地对所述档案识别器及所述档案生成器进行优化训练，并在每次优化训练后将由当前档案生成器生成的健康档案数据在当前档案识别器处进行真伪判别，直至由所述档案识别器判别出的真实概率数值与预设概率数值之间的概率差绝对值不大于预设概率差阈值时为止；

以概率差绝对值不大于预设概率差阈值时所对应的档案生成器作为目标档案生成模型，并基于所述目标档案生成模型生成匹配的健康档案数据；

其中，所述将获取到的各组真实健康档案数据输入到信息最大化生成式对抗网络InfoGAN架构中进行识别器训练，得到档案识别器的步骤包括：

针对每组真实健康档案数据，根据该组真实健康档案数据中的患者的档案记录年龄、该患者的历史患病种类及每个历史患病种类的历史患病次数，对该组真实健康档案数据进行编码，得到该组真实健康档案数据对应的每个患病种类的患病档案数据矩阵；

将该组真实健康档案数据对应的每个患病种类的患病档案数据矩阵进行矩阵耦合，得到该组真实健康档案数据所对应的档案特征矩阵；

在所述InfoGAN架构中基于得到的各组真实健康档案数据对应的档案特征矩阵进行识别器训练，得到所述档案识别器。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据该组真实健康档案数据中的患者的档案记录年龄、该患者的历史患病种类及每个历史患病种类的历史患病次数，对该组真实健康档案数据进行编码，得到该组真实健康档案数据对应的每个患病种类的患病档案数据矩阵的步骤包括：

根据所述真实健康档案数据中对应患者的档案记录年龄，计算该患者在患病时的患病时间权重；

针对该患者在所述真实健康档案数据中的每个历史患病种类，对该历史患病种类及该历史患病种类的历史患病次数进行ONE-HOT编码，得到对应的患病编码矩阵；

将每个历史患病种类所对应的患病编码矩阵与所述患病时间权重进行相乘运算，得到每个患病种类对应的所述患病档案数据矩阵。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标患病种类集合及所述目标健康等级集合输入到所述InfoGAN架构中进行生成器训练，得到档案生成器的步骤包括：

根据所述目标患病种类集合及所述目标健康等级集合生成多组健康特征样本数据；

在所述InfoGAN架构中基于得到的多组健康特征样本数据进行神经网络模型训练，得到对应的档案生成器。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标患病种类集合及所述目标健康等级集合生成多组健康特征样本数据的步骤包括：

在生成每组健康特征样本数据时，从所述目标患病种类集合中随机选取至少一个目标患病种类，并从所述目标健康等级集合中随机选取至少一个目标健康等级；

将选取到的所述至少一个目标患病种类、选取到的至少一个目标健康等级，及由满足高斯分布的随机函数随机生成的噪声向量归纳于同一数据组合内，得到对应的健康特征样本数据。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，由所述档案生成器直接产生的数据为用于表示健康档案数据的格式与所述档案特征矩阵对应的健康特征矩阵，所述基于所述目标档案生成模型生成匹配的健康档案数据的步骤包括：

将基于所述目标档案生成模型生成的健康特征矩阵进行矩阵解耦，得到对应的至少一个档案状况数据矩阵，其中每个档案状况数据矩阵对应一个目标患病种类；

将得到的每个档案状况数据矩阵进行解码，并将每个档案状况数据矩阵在解码后所对应的档案数据进行归纳整理，得到对应的健康档案数据。