[发明专利]一种医疗信息预测系统及医疗信息预测方法

说明书

本申请公开了一种医疗信息预测系统及医疗信息预测方法，根据预设医疗信息评估指标进行数据采集得到的医疗信息样本数据，并从医疗信息样本数据筛选得到与目标医疗标签相关的有效样本特征数据，再根据有效样本特征数据对初始医疗信息预测模型进行训练，得到能够对目标医疗对象的医疗信息评估指标进行预测的目标医疗信息预测模型。如此，通过采用基于机器学习的方式对医疗信息预测模型进行训练，可处理数值型和分类数据，对于一些因素发生率较小的医疗标签而言，可以利用有限的医疗信息样本数据建立可靠的目标医疗信息预测模型，进而提高医疗信息预测结果的可靠性，相较于采用单一的医疗信息特征和Cox回归分析方法，能够适用于复杂多因素的处理。

技术领域

本申请涉及医疗数据处理技术领域，具体而言，涉及一种医疗信息预测系统及医疗信息预测方法。

背景技术

在智慧医疗领域，针对一些医疗标签的相关医疗信息评估指标的研究多采用单一的医疗信息特征和Cox回归分析方法，该方案建立的医疗信息预测模型的结构简单，预测结果的可靠性低，不适用于复杂多因素的处理。

随着计算机技术的发展，人工智能，尤其是机器学习算法在智慧医疗预测领域的应用逐渐增多，机器学习可用于构建、训练和验证基于临床、分子和基因等生物标志物研究，通过建立多种机器学习模型，可以探索一些医疗标签的特征、表型、进展和预后。当前，对于一些因素发生率较小的医疗标签而言，其样本数据收集不易，样本数据往往较少，导致采用常规的单一的医疗信息特征和Cox回归分析方法的医疗信息预测模型的建立存在诸多难度。

发明内容

本申请提供一种医疗信息预测系统及医疗信息预测方法，能够提高医疗信息预测结果的可靠性。

第一方面，本申请实施例提供一种医疗信息预测系统，医疗信息预测系统包括计算机设备以及与计算机设备连接的数据采集设备，其中，

数据采集设备，用于基于预设医疗信息评估指标对每个样本医疗对象进行目标医疗标签的数据采集以获得待处理的医疗信息样本数据，并将待处理的医疗信息样本数据发送给计算机设备；

计算机设备，用于获取待处理的医疗信息样本数据；从医疗信息样本数据中筛选出有效样本特征数据，有效样本特征数据与目标医疗标签的预测进度评估关联；根据有效样本特征数据对初始医疗信息预测模型进行训练，得到训练完成的目标医疗信息预测模型，目标医疗信息预测模型用于对目标医疗对象的医疗信息评估指标是否达到预设医疗信息评估指标的分类结果进行预测。

在第一方面的一种可能的实施方式中，数据采集设备具体用于：

获取样本医疗对象基本数据、样本医疗对象预设量表数据和样本医疗对象反馈指标数据；对样本医疗对象基本数据、样本医疗对象预设量表数据和样本医疗对象反馈指标数据进行预处理，得到待处理的医疗信息样本数据。

在第一方面的一种可能的实施方式中，计算机设备具体用于：

根据预设的医疗信息样本参数表，从医疗信息样本数据筛选出有效样本特征数据，并对有效样本特征数据进行格式转化处理。

在第一方面的一种可能的实施方式中，计算机设备具体用于：