[发明专利]医学数据的训练方法、装置及存储介质

权利要求书

1.医学数据的训练方法，包括：

将原始医学数据与标准信息组合；

输入分类算法模型，得到推论结果；

基于推论结果，通过筛选选取待选训练数据；

结合对所述待选训练数据的标注结果，生成用于重新训练的医学数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将原始医学数据与标准信息组合，包括：

对照标准信息表，将原始医学数据与每个标准信息两两组合；

基于相似度匹配，确定用于输入分类算法模型的组合。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述输入分类算法模型，得到推论结果，包括：基于所述算法分类模型，通过分类算法得到量化推论结果的infer分数值；

所述基于推论结果，通过筛选选取待选训练数据，包括：

在所述infer分数值处于预设数值区间的情况下，将该infer分数值对应的组合作为所述待选训练数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述结合对所述待选训练数据的标注结果，生成用于重新训练的医学数据，包括：

获取待选训练数据的标注结果；

保留标注结果与infer分数值不一致的待选训练数据，作为重新训练的医学数据。

5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述预设数值区间的取值范围配置为0.01至0.8区间中任一数值。

6.医学数据的训练方法，包括：

将标注医学数据输入分类算法模型，得到推论结果，所述标注医学数据包含原始信息，以及对照于标准信息表的原始标注结果；

基于推论结果，通过筛选选取待选训练数据；

结合对所述待选训练数据的标注结果，生成用于重新训练的医学数据。

7.根据权利要求6所述的方法，所述输入分类算法模型，得到推论结果，包括：基于所述分类法模型，通过分类算法得到量化推论结果的infer分数值；

所述基于推论结果，通过筛选选取待选训练数据，包括：

在所述infer分数值处于预设数值区间的情况下，将该infer分数值对应的标注医学数据作为所述待选训练数据。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述结合对所述待选训练数据的标注结果，生成用于重新训练的医学数据，包括：

获取待选训练数据的标注结果；

保留标注结果与infer分数值不一致的待选训练数据，作为重新训练的医学数据。

9.用于医学数据训练的处理装置，包括：

推论模块，其配置为用于根据原始医学数据与标准信息的组合得到推论结果，或者根据标注医学数据得到推论结果，所述标注医学数据包含原始信息，以及对照于标准信息表的原始标注结果；

生成模块，其配置为用于结合对待选训练数据的标注结果，生成用于重新训练的医学数据，所述待选训练数据由基于推论结果通过筛选选取。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令由处理器执行时，实现：

根据权利要求1至8任一项所述的医学数据的训练方法。