[发明专利]诊断预测方法及相关装置、电子设备和存储介质

说明书

本申请公开了一种诊断预测方法及相关装置、电子设备和存储介质，其中，诊断预测方法包括：获取目标对象的病历文本，并获取目标对象的个人史文本；其中，个人史文本包括目标对象住过的目标地点以及在各个目标地点的居住时长；获取与个人史文本相关的地域属性信息和患病规则信息；其中，地域属性信息包括各个目标地点分别流行的第一疾病及其严重程度，患病规则信息包括各种第一疾病的罹患规则，且罹患规则包括在流行第一疾病的目标地点的居住时长与罹患第一疾病的可能性之间的映射关系；基于病历文本、个人史文本、地域属性信息和患病规则信息进行诊断预测，得到目标对象的诊断预测结果。上述方案，能够提高诊断预测结果的准确性。

技术领域

本申请涉及智能医疗技术领域，特别是涉及一种诊断预测方法及相关装置、电子设备和存储介质。

背景技术

目前，常见的诊断推荐系统主要根据患者的现病史和既往史来为患者推荐诊断，可以极大地节省医生的就诊时间，辅助医生快速做出诊断，提高医生的工作效率。其中，一般通过计算两份病例之间的相似度，在相似度大于阈值则保留并推荐给用户；或者，通过对已有的大量数据进行标注，将病历与标注过的大量数据进行比对，并结合预先设定的权重进行权重分配，最后将权重最大的诊断推荐给用户。

但是，前一种方式，过于依赖阈值的判定，单通过阈值就将部分数据删除不够科学严谨；后一种方式，仅会标注预设设定的每个诊断的性别、年龄、症状、检查检验结果，考虑的信息不够全面，无法区分不同地域、不同医院对诊断的影响。

发明内容

本申请主要解决的技术问题是提供一种诊断预测方法及相关装置、电子设备和存储介质，能够提高诊断预测结果的准确性。

为了解决上述技术问题，本申请第一方面提供了一种诊断预测方法，包括：获取目标对象的病历文本，并获取目标对象的个人史文本；其中，个人史文本包括目标对象住过的目标地点以及在各个目标地点的居住时长；获取与个人史文本相关的地域属性信息和患病规则信息；其中，地域属性信息包括各个目标地点分别流行的第一疾病及其严重程度，患病规则信息包括各种第一疾病的罹患规则，且罹患规则包括在流行第一疾病的目标地点的居住时长与罹患第一疾病的可能性之间的映射关系；基于病历文本、个人史文本、地域属性信息和患病规则信息进行诊断预测，得到目标对象的诊断预测结果；其中，诊断预测结果包括目标对象分别罹患若干种疾病的概率值，且若干种疾病包括第一疾病。

为了解决上述技术问题，本申请第二方面提供了一种诊断预测装置，包括：第一获取模块，用于获取目标对象的病历文本，并获取目标对象的个人史文本；其中，个人史文本包括目标对象住过的目标地点以及在各个目标地点的居住时长；第二获取模块，用于获取与个人史文本相关的地域属性信息和患病规则信息；其中，地域属性信息包括各个目标地点分别流行的第一疾病及其严重程度，患病规则信息包括各种第一疾病的罹患规则，且罹患规则包括在流行第一疾病的目标地点的居住时长与罹患第一疾病的可能性之间的映射关系；预测模块，用于基于病历文本、个人史文本、低于属性信息和患病规则信息进行诊断预测，得到目标对象的诊断预测结果；其中，诊断预测结果包括目标对象分别罹患若干种疾病的概率值，且若干种疾病包括第一疾病。

为了解决上述技术问题，本申请第三方面提供了一种电子设备，包括相互耦接的存储器和处理器，存储器中存储有程序指令，处理器用于执行程序指令以实现上述第一方面中的诊断预测方法。

为了解决上述技术问题，本申请第四方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有能够被处理器运行的程序指令，程序指令用于实现上述第一方面中的诊断预测方法。

上述方案，通过综合考虑病历文本、个人史文本、地域属性信息和患病规则信息，即本申请不止考虑了病历文本中目标对象的性别、年龄、症状、检验检查等信息，还考虑了目标对象个人史文本中目标地点和目标地点的居住时长信息以及与个人史文本相关的地域属性信息和患病规则信息等，在此基础上生成诊断预测结果，使得得到的目标对象的诊断预测结果更加合乎真实场景，准确性更高。

附图说明