[发明专利]基于人工智能的信息监控方法、装置、计算机设备及介质

权利要求书

1.一种基于人工智能的信息监控方法，其特征在于，所述基于人工智能的信息监控方法包括：

获取互联网医院中的目标关键词，并根据所述目标关键词确定第一医生数据，所述互联网医院与目标医院信息系统连接；

计算对应所述第一医生数据的第一哈希字符串；

提取所述目标医院信息系统中对应所述目标关键词的第二医生数据，并计算对应所述第二医生数据的第二哈希字符串；

检测所述第一哈希字符串与所述第二哈希字符串是否一致；

当检测结果为所述第一哈希字符串与所述第二哈希字符串不一致时，检测是否接收到自动审核通过指令；

当检测结果为接收到自动审核通过指令时，检测是否接收到二次确认指令；

当检测结果为接收到二次确认指令时，根据所述第二医生数据更新所述第一医生数据。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的信息监控方法，其特征在于，所述获取互联网医院中的目标关键词包括：

获取医生数据的属性信息；

确定各个属性信息的医生数据的影响权重；

检测所述影响权重是否超过预设影响权重阈值范围；

当检测结果为所述影响权重超过预设影响权重阈值范围时，确定满足所述预设影响权重阈值范围的目标属性，并根据所述目标属性得到目标关键词。

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的信息监控方法，其特征在于，所述确定各个属性信息的医生数据的影响权重包括：

获取目标日志数据；

确定所述目标日志数据中各个属性的医生数据的调用次数；

根据所述调用次数计算各个属性的医生数据的影响权重。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的信息监控方法，其特征在于，所述计算对应所述第一医生数据的第一哈希字符串包括：

获取所述第一医生数据的数据类型；

根据所述数据类型确定目标哈希算法；

根据所述目标哈希算法计算对应所述第一医生数据的第一哈希字符串。

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的信息监控方法，其特征在于，在所述提取所述目标医院信息系统中对应所述目标关键词的第二医生数据之前，所述方法还包括：

获取对应所述目标关键词的历史更新数据，并将所述历史更新数据划分为训练集与测试集；

根据所述训练集训练初始更新预测模型，得到训练好的更新预测模型；

根据所述测试集检测所述更新预测模型的准确性是否满足预设准确性要求；

当检测结果为所述准确性满足预设准确性要求时，确定所述更新预测模型训练完成；

根据训练完成的所述更新预测模型预测所述医院信息系统的更新时间。

6.根据权利要求1所述的基于人工智能的信息监控方法，其特征在于，所述方法还包括：

检测是否接收到所述目标医院信息系统发出的数据变更指令；

当检测结果为接收到所述目标医院信息系统发出的数据变更指令时，获取所述数据变更指令对应的目标变更数据；

检测所述目标变更数据对应的属性信息与所述目标关键词是否一致；

当检测结果为所述目标变更数据对应的属性信息与所述目标关键词一致时，计算所述目标变更数据的哈希字符串。

7.根据权利要求1所述的基于人工智能的信息监控方法，其特征在于，所述根据所述第二医生数据更新所述第一医生数据包括：

根据所述第二医生数据计算所述第一医生数据的更新程度值；

检测所述更新程度值是否超过预设更新程度阈值范围；

当检测结果为所述更新程度值不超过预设更新程度阈值范围时，获取所述第二医生数据相较于所述第一医生数据的更新内容与更新位置；

在所述第一医生数据的所述更新位置处，利用所述更新内容更新所述第一医生数据。