[发明专利]患者用药行为干预方法及装置、服务器、存储介质在审

专利信息
申请号: 202010940492.8 申请日: 2020-09-09
公开(公告)号: CN112037932A 公开(公告)日: 2020-12-04
发明(设计)人: 左磊;赵惟;徐卓扬;廖希洋;赵婷婷;孙行智 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: G16H70/40 分类号: G16H70/40;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 广州三环专利商标代理有限公司 44202 代理人: 熊永强
地址: 518000 广东省深圳市福田区福*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 患者 用药 行为 干预 方法 装置 服务器 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种患者用药行为干预方法,其特征在于,包括:

获取目标患者在预设时长内的行为数据,所述行为数据包括非用药行为数据,所述预设时长中包括n个时间段,n为自然数;

通过长短时记忆网络LSTM对所述行为数据进行学习,以获得第n+1时间段的用药行为概率序列;

根据所述用药行为概率序列确定所述目标患者在所述第n+1时间段的用药行为类型;

根据所述用药行为类型和所述非用药行为数据确定目标干预策略,并基于所述目标干预策略向所述目标患者发送用药提醒信息。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过长短时记忆网络LSTM对所述行为数据进行学习,包括:

将所述预设时长内的行为数据按照预设顺序进行排序以得到排序后的行为数据序列,将所述行为数据序列输入所述LSTM;

通过所述LSTM以多种用药行为类型的多分类问题为学习任务来学习所述n个时间段中各个时间段的行为数据对应的下一时间段的用药行为类型。

3.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述用药行为概率序列中一个用药行为概率对应一个用药行为类型;

所述根据所述用药行为概率序列确定所述目标患者在所述第n+1时间段的用药行为类型,包括:

将所述用药行为概率序列中的最大用药行为概率所对应的用药行为类型确定为所述目标患者在所述第n+1时间段的用药行为类型。

4.根据权利要求1或3所述的方法,其特征在于,所述根据所述用药行为类型和所述非用药行为数据确定目标干预策略,包括:

根据所述用药行为类型和所述非用药行为数据生成所述目标患者的自我管理标签;

计算所述自我管理标签与干预策略集合中各个干预策略的策略标签的匹配度以得到多个匹配度值,所述预设干预策略集合包括多个干预策略,一个干预策略携带至少一个策略标签;

将所述多个匹配度值中最大值对应的干预策略确定为所述目标干预策略。

5.根据权利要求1或4所述的方法,其特征在于,所述目标干预策略中包括用药提醒方式和用药提醒频率;

所述基于所述目标干预策略向所述目标患者发送用药提醒信息,包括:

在预设时间段内,按照所述用药提醒频率以所述用药提醒方式向所述目标患者发送所述用药提醒信息;

其中,所述用药提醒方式包括文字提示或语音提示。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法,其特征在于,所述获取目标患者在预设时长内的行为数据,包括:

按照预设频率向目标患者发送行为数据采集提示以提示所述目标患者按照目标数据采集形式反馈行为数据,其中,所述目标数据采集形式包括网页链接采集或二维码采集;

接收所述目标患者反馈的行为数据以作为所述目标患者在预设时长内的行为数据。

7.一种患者用药行为干预装置,其特征在于,包括:

行为数据获取模块,用于获取目标患者在预设时长内的行为数据,所述行为数据包括非用药行为数据,所述预设时长中包括n个时间段,n为自然数;

概率序列学习模块,用于通过长短时记忆网络LSTM对所述行为数据进行学习,以获得第n+1时间段的用药行为概率序列;

行为类型确定模块,用于根据所述用药行为概率序列确定所述目标患者在所述第n+1时间段的用药行为类型;

确定发送模块,用于根据所述用药行为类型和所述非用药行为数据确定目标干预策略,并基于所述目标干预策略向所述目标患者发送用药提醒信息。

8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述目标干预策略中包括用药提醒方式和用药提醒频率;

所述确定发送模块用于在预设时间段内,按照所述用药提醒频率以所述用药提醒方式向所述目标患者发送所述用药提醒信息;

其中,所述用药提醒方式包括文字提示或语音提示。

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