[发明专利]风险预测方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种风险预测方法，其特征在于，包括：

确定目标对象携带的目标基因的变异位点；

获取所述目标对象的临床数据；

调用风险预测模型根据所述变异位点以及所述临床数据对所述目标对象进行风险预测，得到对所述目标对象的风险预测结果，所述风险预测结果包括风险类型和/或风险类型对应的风险系数；

根据所述风险预测结果生成对所述目标对象的风险提示信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述风险预测模型包括多层隐藏层；所述多层隐藏层中每层隐藏层包括的神经元的数量，与所述变异位点的数量以及所述临床数据包括的数据的种类的数量相关。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用风险预测模型根据所述变异位点以及所述临床数据对所述目标对象进行风险预测，得到对所述目标对象的风险预测结果，包括：

调用风险预测模型提取所述变异位点的特征向量以及所述临床数据中各个数据的特征向量；

将所述变异位点的特征向量以及所述临床数据中各个数据的特征向量分别输入所述风险预测模型的第一隐藏层中的各个神经元，得到所述第一隐藏层中的各个神经元的输出特征；

将所述第一隐藏层中各个神经元对应的输出特征交叉输入所述风险预测模型的第二隐藏层中的各个神经元，得到所述第二隐藏层中各个神经元的输出特征；

将所述第二隐藏层中各个神经元的输出特征交叉输入所述风险预测模型的第三隐藏层中各个神经元，得到所述第三隐藏层中各个神经元的输出特征，并根据所述第三隐藏层中各个神经元的输出特征确定对所述目标对象的风险预测结果。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取对目标病例的诊疗难度，所述目标病例指存在所述变异位点以及与所述目标基因相关的目标疾病的病例；

所述调用风险预测模型根据所述变异位点以及所述临床数据对所述目标对象进行风险预测，得到对所述目标对象的风险预测结果，包括：

调用风险预测模型根据所述变异位点、所述临床数据以及所述对目标病例的诊疗难度对所述目标对象进行风险预测，得到对所述目标对象的风险预测结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述获取对目标病例的诊疗难度，包括：

统计所述目标对象所就诊医院对所述目标病例的第一治愈数以及目标区域内的多家医院对所述目标病例的第二治愈数；

确定诊疗难度系数以及诊疗难度修正值，所述诊疗难度系数是根据诊疗影响因子确定的；

根据所述第一治愈数、所述第二治愈数、所述诊疗难度系数以及所述诊疗难度修正值，确定对所述目标病例的诊疗难度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定诊疗难度修正值，包括：

获取与所述变异位点相关的至少一个参考文献中每个参考文献的标识信息；

根据所述每个参考文献的标识信息查询出所述每个参考文献；

根据所述每个参考文献获取到目标诊疗案例信息，所述目标诊疗案例信息为与所述变异位点和所述目标疾病相关的诊疗案例信息；

根据所述目标诊疗案例信息确定诊疗难度修正值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

在所述风险预测结果为指定风险预测结果时，判断所述第一治愈数是否小于或等于预设数值；

在所述第一治愈数小于或等于预设数值时，调用生成网络模型根据所述目标诊疗案例信息生成摘要信息；

将所述摘要信息发送至指定终端设备以进行展示。

8.一种风险预测装置，其特征在于，包括：

确定模块，用于确定目标对象携带的目标基因的变异位点；

获取模块，用于获取所述目标对象的临床数据；

风险预测模块，用于调用风险预测模型根据所述变异位点以及所述临床数据对所述目标对象进行风险预测，得到对所述目标对象的风险预测结果，所述风险预测结果包括风险类型和/或风险类型对应的风险系数；

风险提示模块，用于根据所述风险预测结果生成对所述目标对象的风险提示信息。