[发明专利]异常就诊的识别方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，提供一种异常就诊的识别方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：根据目标患者的参保信息和就诊数据，确定目标患者的第一数据和第二数据；将目标患者的第一人群类别和疾病数据输入至预先训练好的疾病类型预测模型中，输出第一预判结果；当预设的第一就诊条件中不存在第一预判结果时，将第二人群类别和药品数据输入至预先训练好的药品类型预测模型中，输出第二预判结果；当预设的第二就诊条件中存在第二预判结果时，确定目标患者为异常就诊。本发明根据患者的第一人群类别、疾病类型、第二人群类别及药品类型，从多个维度进行异常就诊识别，提高了异常就诊识别的准确率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种异常就诊的识别方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前的医疗行业，通过对疾病数据和药品数据进行分析，根据分析结果进行异常就诊识别，辅助医院等医疗行业的从业者进行处方的简易诊断。

然而，在对疾病数据和药品数据进行异常就诊识别过程中，未考虑到人群的分类，可能存在一张医保卡被多人使用，引起分析结果不准确，进而导致异常就诊识别的识别结果准确率低的问题。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提出一种异常就诊的识别方法、装置、电子设备及存储介质，根据患者的第一人群类别、疾病类型、第二人群类别及药品类型，从多个维度进行异常就诊识别，提高了异常就诊识别的准确率。

本发明的第一方面提供一种异常就诊的识别方法，所述方法包括：

解析目标患者的就诊请求，以获取所述目标患者的参保信息和就诊数据；

根据所述目标患者的参保信息和就诊数据，确定所述目标患者的第一数据和第二数据，其中，所述第一数据包含有第一人群类别和疾病数据，所述第二数据包含有第二人群类别和药品数据；

将所述目标患者的第一人群类别和疾病数据输入至预先训练好的疾病类型预测模型中，输出第一预判结果；

识别预设的第一就诊条件是否存在所述第一预判结果；

当所述预设的第一就诊条件中不存在所述第一预判结果时，将所述第二人群类别和药品数据输入至预先训练好的药品类型预测模型中，输出第二预判结果；

识别预设的第二就诊条件是否存在所述第二预判结果；

当所述预设的第二就诊条件中存在所述第二预判结果时，确定所述目标患者为异常就诊。

可选地，所述根据所述目标患者的参保信息和就诊数据，确定所述目标患者的第一数据和第二数据包括：

识别所述目标患者的参保信息，确定所述目标患者的年龄和性别；

从预设的人群类别库中确定出与所述目标患者的年龄和性别匹配的第一人群类别和第二人群类别；

从所述就诊数据中提取关键信息，按照预设的格式转换规则对所述关键信息进行转换，得到转换后的关键信息；

按照预设的划分规则将所述转换后的关键信息划分为疾病数据和药品数据；

将所述第一人群类别和疾病数据确定为所述目标患者的第一数据，及将所述第二人群类别和药品数据确定为所述目标患者的第二数据。

可选地，所述疾病类型预测模型的训练过程包括：

获取每个第一人群类别对应的多个患者；

提取每个患者的多个疾病数据及对应的疾病类型，形成数据集；

将所述数据集随机分为第一数量的训练集和第二数量的测试集；

将所述训练集中的多个疾病数据及对应的疾病类型输入至预设卷积神经网络中进行训练，得到疾病类型预测模型；