[发明专利]信息处理方法及装置、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：

获取目标用户的体征信息；其中，所述目标用户的体征信息是由信息被隔离方提供的；

利用分类模型对所述体征信息进行特征提取，得到所述分类模型输出的目标结果；其中，所述分类模型是基于信息隔离方提供的样本用户的样本体征信息进行训练得到的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用分类模型对所述体征信息进行特征提取之前，还包括：

对所述体征信息进行预处理，得到预处理后的所述体征信息；

所述利用分类模型对所述体征信息进行特征提取，得到所述分类模型输出的目标结果，包括：

利用所述分类模型对预处理后的所述体征信息进行特征提取，得到所述分类模型输出的目标结果。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述体征信息进行预处理，得到预处理后的体征信息，包括：

对所述体征信息进行筛选，得到筛选后的体征信息；

对所述筛选后的体征信息进行特征处理，得到预处理后的所述体征信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述筛选后的体征信息进行特征处理，得到预处理后的所述体征信息，包括：

判断所述筛选后的体征信息是否满足预设的体征条件，得到判断结果；

基于所述判断结果生成预处理后的所述体征信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述体征信息包括第一体征参数；所述预设的体征条件包括：

所述第一体征参数的参数值大于预设的参数值；或者，

所述第一体征参数的参数值小于或等于预设的参数值；或者，

所述第一体征参数的参数值在预设的参数值区间。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述体征信息包括第二体征参数；所述对所述筛选后的体征信息进行特征处理，得到预处理后的所述体征信息，包括：

对所述筛选后的体征信息中的第二体征参数进行编码转换，生成新的体征参数；和/或，

根据所述筛选后的体征信息中多个第二体征参数之间的相互作用关系，生成新的体征参数。

7.根据权利要求1至6任意一项所述的方法，其特征在于，所述利用分类模型对所述体征信息进行特征提取，得到所述分类模型输出的目标结果，包括：

利用分类模型对所述体征信息进行特征提取，得到所述目标用户患有的疾病类型。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述目标用户患有的疾病类型，判断是否为所述目标用户提供目标服务。

9.根据权利要求1至8任意一项所述的方法，其特征在于，在获取目标用户的体征信息之前，所述方法还包括：

获取样本用户的样本体征信息以及标注信息；

利用构建的机器学习模型对所述样本体征信息进行特征提取，得到所述机器学习模型的输出结果；

基于所述输出结果以及所述标注信息，对所述机器学习模型的网络参数进行调整，得到所述分类模型。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述标注信息包括所述样本用户患有的疾病类型。

11.根据权利要求1至10任意一项所述的方法，其特征在于，所述体征信息包括所述目标用户在医疗机构检查得到的至少一个体征参数的参数值。

12.一种信息处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取目标用户的体征信息；其中，所述目标用户的体征信息是由信息被隔离方提供的；

确定模块，用于利用分类模型对所述体征信息进行特征提取，得到所述分类模型输出的目标结果；其中，所述分类模型是基于信息隔离方提供的样本用户的样本体征信息进行训练得到的。