[发明专利]相似患者的识别方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及数字医疗领域，提供一种相似患者的识别方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：获取患者基本信息，生成患者基本信息向量；计算指定患者基本信息向量与其他患者基本信息向量的第一相似度；获取患者行为信息，生成患者行为向量；计算指定患者行为向量与其他患者行为向量的第二相似度；对同一个患者的患者基本信息向量与患者行为向量进行融合处理，得到融合向量；计算指定融合向量与其他融合向量的第三相似度；计算指定患者与其他患者的综合相似度；基于综合相似度，从其他患者中筛选指定患者的相似患者。本申请能准确实现对患者的相似患者的识别处理。本申请还可以应用于区块链领域，上述综合相似度等数据可以存储于区块链上。

技术领域

本申请涉及数字医疗技术领域，具体涉及一种相似患者的识别方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

如今，人工智能技术与医疗健康领域的融合不断加深。随着人工智能技术的逐渐成熟，人工智能的应用场景越发丰富，人工智能技术也逐渐成为影响医疗行业发展，提升医疗服务水平的重要因素。其中，基于医疗大数据分析的疾病诊疗是重要的应用场景之一。

在对当前患者进行疾病诊疗的过程中，如果能够获取到与当前患者相关的其他相似患者的诊疗数据，将有助于医生快速把握当前患者的病情并及时制定相应的治疗方案，从而实现更加高效的医疗救治。此时，如何准确地识别出与当前患者相关的其他相似患者，成为了实现更加高效的医疗救治的关键问题。

发明内容

本申请的主要目的为提供一种相似患者的识别方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在解决现有的如何准确地识别出与当前患者相关的其他相似患者的技术问题。

本申请提出一种相似患者的识别方法，所述方法包括步骤：

获取所有患者的患者基本信息，并分别生成与各个所述患者基本信息对应的患者基本信息向量，其中，所述所有患者的人数数量大于2；

基于预设的第一计算公式分别计算指定患者基本信息向量与其他患者基本信息向量之间的第一相似度；其中，所述指定患者基本信息向量为所有所述患者基本信息向量中的任意一个向量，所述指定患者基本信息向量对应指定患者，所述其他患者基本信息向量为所有所述患者基本信息向量中除所述指定患者基本信息向量外的向量；

获取所述所有患者的患者行为信息，并分别生成与各个所述患者行为信息对应的患者行为向量；

基于预设的第二计算公式分别计算指定患者行为向量与其他患者行为向量之间的第二相似度；其中，所述指定患者行为向量对应所述指定患者，所述其他患者行为向量为所有所述患者行为向量中除所述指定患者行为向量外的向量；

对同一个患者的患者基本信息向量与患者行为向量进行融合处理，得到对应的融合向量；

基于预设的第三计算公式分别计算指定融合向量与其他融合向量之间的第三相似度；其中，所述指定融合向量对应所述指定患者，所述其他融合向量为所有所述融合向量中除所述指定融合向量外的向量；

基于所述第一相似度、第二相似度与所述第三相似度，调用预设的第四计算公式分别计算所述指定患者与其他患者之间的综合相似度；其中，所述其他患者为所述所有患者中除所述指定患者外的患者；

基于所述综合相似度，从所述其他患者中筛选出与所述指定患者对应的相似患者。

可选地，所述基于所述第一相似度、第二相似度与所述第三相似度，调用预设的第四计算公式分别计算所述指定患者与其他患者之间的综合相似度的步骤，包括：

获取与各相似度分别对应的重要性系数；其中，所述相似度包括所述第一相似度、第二相似度与所述第三相似度；

基于所述重要性系数，生成与各所述相似度分别对应的权重值；

基于所述权重值，调用所述第四计算公式对各所述相似度进行加权求和处理，得到对应的第一求和值；