[发明专利]基于人工智能的智慧医疗信息决策方法及云计算系统

说明书

本公开实施例提供一种基于人工智能的智慧医疗信息决策方法及云计算系统，用以提高微服务意图分类精度，通过获得线上订阅信息的订阅跟踪轨迹，将订阅跟踪轨迹输入预先训练的机器学习网络中的深度提取单元，得到订阅跟踪轨迹对应订阅目标属性对应的目标订阅兴趣分量，将目标订阅兴趣分量输入机器学习网络的决策单元，获得订阅跟踪轨迹的目标决策微服务意图信息，基于订阅跟踪轨迹的目标决策微服务意图信息，为医疗软件终端的用户生成对应的微服务推荐信息。如此，在进行微服务意图决策时，引入订阅跟踪轨迹对应订阅目标属性对微服务意图的影响，提高了准确率。

技术领域

本公开涉及智慧医疗技术领域，具体而言，涉及一种基于人工智能的智慧医疗信息决策方法及云计算系统。

背景技术

5G医疗健康是5G技术在医疗健康行业的一个重要应用领域。随着5G 正式商用的到来以及与大数据、互联网+、人工智能、区块链等前沿技术的充分整合和运用，5G 医疗健康越来越呈现出强大的影响力和生命力，对推动医疗健康产业发展，起到重要的支撑作用。

相关技术中，在基于大数据挖掘过程中，可以获得医疗软件终端的用户针对各个目标医疗行为所对应的医疗资源分配信息的操作信息，例如线上订阅信息，这些线上订阅信息可以反映用户对于各个目标医疗行为所对应的医疗资源分配信息的操作意图，因此有必要对这些操作意图进行有效挖掘和决策，以便于后续信息推送服务的优化，提高智慧医疗信息对广大用户的知识覆盖面。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本公开的目的在于提供一种基于人工智能的智慧医疗信息决策方法及云计算系统。

第一方面，本公开提供一种基于人工智能的智慧医疗信息决策方法，应用于云计算系统，所述云计算系统与多个医疗软件终端通信连接，所述方法包括：

获取所述医疗软件终端的用户针对各个目标医疗行为所对应的医疗资源分配信息的线上订阅信息，并获得所述线上订阅信息的订阅跟踪轨迹；

将所述订阅跟踪轨迹输入预先训练的机器学习网络中的深度提取单元，得到所述订阅跟踪轨迹对应订阅目标属性对应的目标订阅兴趣分量；

将所述目标订阅兴趣分量输入所述机器学习网络的决策单元，获得所述订阅跟踪轨迹的目标决策微服务意图信息；

基于所述订阅跟踪轨迹的目标决策微服务意图信息，为所述医疗软件终端的用户生成对应的微服务推荐信息；

所述决策单元和所述深度提取单元之中的至少一个网络单元，是基于机器学习网络对参考订阅跟踪轨迹的决策订阅目标属性和真实订阅目标属性之间的网络评估指标值、以及基于所述机器学习网络对所述参考订阅跟踪轨迹的决策微服务意图信息和真实微服务意图信息之间的网络评估指标值进行网络权重更新获得的。

第二方面，本公开实施例还提供一种基于人工智能的智慧医疗信息决策系统，所述基于人工智能的智慧医疗信息决策系统包括云计算系统以及与所述云计算系统通信连接的多个医疗软件终端；

所述云计算系统，用于：

获取所述医疗软件终端的用户针对各个目标医疗行为所对应的医疗资源分配信息的线上订阅信息，并获得所述线上订阅信息的订阅跟踪轨迹；

将所述订阅跟踪轨迹输入预先训练的机器学习网络中的深度提取单元，得到所述订阅跟踪轨迹对应订阅目标属性对应的目标订阅兴趣分量；

将所述目标订阅兴趣分量输入所述机器学习网络的决策单元，获得所述订阅跟踪轨迹的目标决策微服务意图信息；

基于所述订阅跟踪轨迹的目标决策微服务意图信息，为所述医疗软件终端的用户生成对应的微服务推荐信息；

所述决策单元和所述深度提取单元之中的至少一个网络单元，是基于机器学习网络对参考订阅跟踪轨迹的决策订阅目标属性和真实订阅目标属性之间的网络评估指标值、以及基于所述机器学习网络对所述参考订阅跟踪轨迹的决策微服务意图信息和真实微服务意图信息之间的网络评估指标值进行网络权重更新获得的。