[发明专利]医疗数据处理方法与装置

说明书

本公开提供一种医疗数据处理方法与装置。医疗数据处理方法包括：获取用户的医疗信息；根据所述医疗信息获取用户的医疗条件数据；根据数据处理分类器确定所述医疗条件数据对应的效果值最高的医疗方案。本公开提供的医疗数据处理方法能够根据本公开提供的数据处理分类器得出具有较好疗效的医疗方案，并提供给医务人员进行参考，从而避免相关医务人员确定医疗方案带来的不确定性，提高医疗方案设置的合理性和准确性。

技术领域

本公开涉及机器学习技术领域，具体而言，涉及一种医疗数据处理方法与装置。

背景技术

在医疗行业，病人的诊疗数据纷繁复杂，传统的数据分析难以确定最准确的医疗方案。例如，肿瘤治疗是一项复杂的医学问题，需要医学专家经验分析病情进而选择合适的医疗方案。但是肿瘤病人的病情各异，专家经验也各不相同，如何选择医疗方案是一个难题。传统的确定医疗方案的方法要么通过专家经验进行主观预测，要么需要通过大量的人工专家标注数据，通过学习分类分类器或者人工定制规则分类器预测方案，这种方法虽可借鉴诊断经验，但数据统计工作繁琐，且仅从一个时间点或者过去多个时间点的信息预测当前时刻的最优方案，不一定是病人整个生存期最有利的医疗方案。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的目的在于提供一种医疗数据处理方法与医疗数据处理装置，用于根据本公开提供的数据处理分类器得出具有较好疗效的医疗方案，并提供给医务人员进行参考，从而避免相关医务人员确定医疗方案带来的不确定性，提高医疗方案设置的合理性和准确性。

根据本公开的第一方面，提供一种医疗数据处理方法，包括：

获取用户的医疗信息；

根据所述医疗信息获取用户的医疗条件数据；

根据预先设置的数据处理分类器确定所述医疗条件数据对应的医疗方案，其中，所述预先设置的数据处理分类器是根据医疗条件数据、医疗方案信息以及疗效评价信息训练得到的。

在本公开的一种示例性实施例中，所述数据处理分类器的训练过程包括：

获取多组医疗信息，每组所述医疗信息包括一名用户在一次医疗过程中的医疗条件数据、医疗方案信息和疗效评价信息；

对所述医疗条件数据、所述医疗方案信息和所述疗效评价信息进行量化；

根据量化后的所述疗效评价信息确定每组所述医疗信息中每个医疗方案信息对应的效果值；

将量化后的所述医疗条件数据、所述医疗方案信息及所述医疗方案信息对应的所述效果值分别作为环境参数、动作参数和反馈数输入所述数据处理分类器，以对所述数据处理分类器进行训练。

在本公开的一种示例性实施例中，对所述疗效评价信息进行量化包括：

提取所述疗效评价信息中的词向量；

根据所述疗效评价信息中的词向量中的预设关键词确定所述疗效评价信息的种类；

根据所述疗效评价信息的种类对应的数值确定所述疗效评价信息对应的数值。

在本公开的一种示例性实施例中，根据量化后的所述疗效评价信息确定每组所述医疗信息中每个医疗方案信息对应的效果值包括：

确定所述用户对应的第i组医疗信息对应的量化后的疗效评价信息r_i；

根据预设衰减系数γ与医疗信息组次序i确定第i组医疗信息对应的影响系数γ^i-1；

根据所述影响系数和所述量化后的疗效评价信息的乘积确定第i组医疗信息对应的影响值；