[发明专利]一种医疗资源推荐方法、系统、计算设备和存储介质

权利要求书

1.一种医疗资源推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取历史用户病历数据、历史医疗资源推荐数据、历史用户就诊数据以及可用医疗资源数据；

利用所述历史用户病历数据、所述历史医疗资源推荐数据以及所述历史用户就诊数据，构建医疗推荐样本集合；

根据所述可用医疗资源数据和所述医疗推荐样本集合，训练得到医疗资源推荐模型；

利用所述医疗资源推荐模型，为当前用户确定对应的待推荐医疗资源数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括步骤：

获取当前用户病历数据，获取与所述当前用户病历数据匹配的历史用户病历数据、历史医疗资源推荐数据以及历史用户就诊数据；

若无与所述当前用户病历数据匹配的历史用户病历数据、历史医疗资源推荐数据以及历史用户就诊数据，获取可用医疗资源数据；

根据所述可用医疗资源数据进行分析，得到当前用户病历数据对应的医疗资源推荐模型；

利用所述当前用户病历数据对应的医疗资源推荐模型，为当前用户确定对应的待推荐医疗资源数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述可用医疗资源数据和所述医疗推荐样本集合，训练得到医疗资源推荐模型进一步包括：

针对所述医疗推荐样本集合中的每个医疗推荐样本，对该医疗推荐样本对应的历史用户病历数据和历史医疗资源推荐数据进行分析，得到该医疗推荐样本对应的推荐关联特征；

根据所述可用医疗资源数据、所述医疗推荐样本集合中的医疗推荐样本对应的历史用户就诊数据以及推荐关联特征，训练得到医疗资源推荐模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对该医疗推荐样本对应的历史用户病历数据和历史医疗资源推荐数据进行分析，得到该医疗推荐样本对应的推荐关联特征进一步包括：

对该医疗推荐样本对应的历史用户病历数据和历史医疗资源推荐数据进行特征提取，得到该医疗推荐样本对应的用户病历特征和医疗资源推荐特征；

根据该医疗推荐样本对应的历史用户就诊数据，对所述用户病历特征和所述医疗资源推荐特征进行筛选处理，得到该医疗推荐样本对应的推荐关联特征。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述可用医疗资源数据、所述医疗推荐样本集合中的医疗推荐样本对应的历史用户就诊数据以及推荐关联特征，训练得到医疗资源推荐模型进一步包括：

将所述医疗推荐样本集合中的医疗推荐样本划分至训练集合中和测试集合中；

利用逻辑回归算法、所述可用医疗资源数据、所述训练集合中的医疗推荐样本对应的历史用户就诊数据以及推荐关联特征，对初始医疗资源推荐模型进行训练，得到经过训练的初始医疗资源推荐模型；

利用所述测试集合中的医疗推荐样本对应的历史用户就诊数据和推荐关联特征，对经过训练的初始医疗资源推荐模型进行测试和调整，得到医疗资源推荐模型。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述利用所述医疗资源推荐模型，为当前用户确定对应的待推荐医疗资源数据进一步包括：

接收用户端上传的当前用户病例数据；

将所述当前用户病例数据输入至所述医疗资源推荐模型中，得到当前用户对应的待推荐医疗资源数据；

将所述待推荐医疗资源数据反馈给所述用户端。

7.一种医疗资源推荐系统，其特征在于，所述系统包括：

第一数据获取模块，用于获取历史用户病历数据、历史医疗资源推荐数据、历史用户就诊数据以及可用医疗资源数据；

样本构建模块，用于利用所述历史用户病历数据、所述历史医疗资源推荐数据以及所述历史用户就诊数据，构建医疗推荐样本集合；

模型训练模块，用于根据所述可用医疗资源数据和所述医疗推荐样本集合，训练得到医疗资源推荐模型；

推荐模块，用于利用所述医疗资源推荐模型，为当前用户确定对应的待推荐医疗资源数据。