[发明专利]一种分诊预测的方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种分诊预测的方法，其特征在于，包括：

获取历史的多个就诊数据以及相应的分诊结果，所述就诊数据包括数值型的检测数据和数值型的基本数据，所述检测数据包括血氧饱和度、心率、体温、收缩压、舒张压和神志，所述基本数据包括年龄、性别、就诊日期中的一项或多项；

对历史的所述就诊数据依次进行特征外延和特征筛选，确定相应的历史特征；根据所述历史特征和所述分诊结果对预设的分类模型进行训练，生成分诊预测模型；

获取当前的就诊数据，并根据当前的所述就诊数据确定与所述历史特征格式相同的当前特征；将所述当前特征输入至所述分诊预测模型，生成当前的分诊结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取历史的多个就诊数据包括：

根据数据库中每条数据的虚拟标识和身份证标识进行统一处理，统一具有相同虚拟标识的数据的身份证标识，或者统一具有相同身份证标识的数据的虚拟标识；

从每个所述虚拟标识或所述身份证标识对应的数据中选取出不超过预设数量的数据作为历史的就诊数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对历史的所述就诊数据依次进行特征外延之前，还包括：

确定历史的所述就诊数据的每个字段的数据缺失率，在所述数据缺失率大于预设缺失率阈值时，删除相应的字段；

在历史的所述就诊数据存在数据缺失的有效字段时，若所述有效字段为分类型字段，则根据所述有效字段的众数对历史的所述就诊数据的有效字段进行数据填充；若所述有效字段为连续型字段，则基于随机插补法对历史的所述就诊数据的有效字段进行数据填充；其中，所述有效字段为数据缺失率不大于预设缺失率阈值的字段；

在历史的所述就诊数据中存在离群值时，将所述离群值作为缺失数据进行数据填充，或者将所述离群值修改为所述离群值对应的正常范围的限值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述对历史的所述就诊数据依次进行特征外延之前，还包括：

在所述就诊数据的字段所对应数据可分割时，将可分割数据对应的字段作为目标字段，并将所述目标字段对应的数据进行分割，生成与分割后的数据相对应的新的字段，并删除所述目标字段。

5.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述特征外延的过程包括：

将所述就诊数据的多个字段对应的特征进行结合，形成所述就诊数据新的特征；

和/或，选取所述就诊数据的一个或多个字段对应的特征作为有效特征，将所述有效特征所属的范围特征、所述有效特征所对应的总量特征、或者与所述有效特征具有唯一映射关系的其他特征作为所述就诊数据新的特征。

6.根据权利要求1-4任意一项所述的方法，其特征在于，所述特征筛选的过程包括：

分别确定所述就诊数据的每个特征对分诊结果的影响权重，剔除影响权重小于预设阈值的特征。

7.一种分诊预测的装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取历史的多个就诊数据以及相应的分诊结果，所述就诊数据包括数值型的检测数据和数值型的基本数据，所述检测数据包括血氧饱和度、心率、体温、收缩压、舒张压和神志，所述基本数据包括年龄、性别、就诊日期中的一项或多项；

处理模块，用于对历史的所述就诊数据依次进行特征外延和特征筛选，确定相应的历史特征；根据所述历史特征和所述分诊结果对预设的分类模型进行训练，生成分诊预测模型；

分诊预测模块，用于获取当前的就诊数据，并根据当前的所述就诊数据确定与所述历史特征格式相同的当前特征；将所述当前特征输入至所述分诊预测模型，生成当前的分诊结果。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述数据获取模块获取历史的多个就诊数据包括：

根据数据库中每条数据的虚拟标识和身份证标识进行统一处理，统一具有相同虚拟标识的数据的身份证标识，或者统一具有相同身份证标识的数据的虚拟标识；

从每个所述虚拟标识或所述身份证标识对应的数据中选取出不超过预设数量的数据作为历史的就诊数据。