[发明专利]宠物疾病预警装置、方法、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种宠物疾病预警装置，其特征在于，包括：获取模块和处理模块；

所述获取模块，用于获取多个宠物的多个电子病历，其中，每个所述宠物对应一个电子病历；

所述处理模块，用于根据所述多个电子病历，确定所述多个宠物所患的至少一种宠物疾病；

根据所述多个电子病历，为所述第一宠物疾病构造训练样本，其中，所述第一宠物疾病为所述至少一种宠物疾病中的任意一种；

根据所述训练样本，对初始疾病预测模型进行训练，得到所述第一宠物疾病对应的目标疾病预测模型，所述初始疾病预测模型是根据多任务模型构建的；

根据所述多个电子病历以及待检测宠物的宠物特征，确定所述至少一种宠物疾病中待检测宠物能够患有的至少一种第一目标宠物疾病；

将所述待检测宠物的特征数据输入到每种所述第一目标宠物疾病对应的目标疾病预测模型，得到所述待检测宠物患有每种所述第一目标宠物疾病的概率；

根据所述待检测宠物患有每种所述第一目标宠物疾病的概率，对所述待检测宠物进行疾病预警。

2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，

在根据所述训练样本，对初始疾病预测模型进行训练，得到所述第一宠物疾病对应的目标疾病预测模型方面，所述处理单元，具体用于：

从所述训练样本中提取多个患病记录；

根据所述多个患病记录对所述初始疾病预测模型进行训练，得到所述第一宠物疾病对应的目标疾病预测模型。

3.根据权利要2所述的装置，其特征在于，

所述初始疾病预测模型包括编码网络、多个门网络、多个专家网络和一个多层感知器；

在根据所述输入数据，对所述初始疾病预测模型进行训练，得到与所述第一宠物疾病对应的目标疾病预测模型方面，所述处理单元，具体用于：

通过所述编码网络分别对所述多个患病记录进行编码，得到多个第一特征向量，其中，所述多个患病记录和所述多个第一特征向量一一对应；

将所述多个第一特征向量进行拼接，得到输入数据；

通过每个所述门网络对所述输入数据进行软分类处理，得到通过每个所述门网络对所述输入数据进行软分类处理时，所述多个专家网络中的每个所述专家网络对应的权重；

通过每个所述专家网络对所述输入数据进行特征提取，得到每个所述专家网络对应的第二特征向量；

通过每个所述专家网络对应的权重，对每个所述专家网络对应的第二特征向量进行加权，得到每个所述门网络对应的第三特征向量；

对所述多个门网络对应的多个第三特征向量进行拼接，得到目标特征向量；

通过所述多层感知器对所述目标特征向量进行疾病预测，得到患有所述第一宠物疾病的预测概率；

根据所述预测结果以及所述训练样本的标签，对所述初始疾病预测模型进行训练，得到与所述第一宠物疾病对应的目标疾病预测模型，其中，所述训练样本的标签用于表征所述训练样本患有所述第一宠物疾病的实际概率。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的装置，其特征在于，

在根据所述多个电子病历，为所述第一宠物疾病构造训练样本方面，所述处理单元，具体用于：

获取所述多个电子病历中与所述第一宠物疾病对应的至少一个第一电子病历，将所述至少一个第一电子病历作为至少一个正样本；

获取所述多个电子病历中与第二宠物疾病对应的至少一个第二电子病历，其中，所述第二宠物疾病为所述至少一种宠物疾病中除所述第一宠物疾病之外的任意一种宠物疾病；

从所述第二宠物疾病对应的至少一个第二电子病历中随机选取至少一个第二电子病历得到至少一个负样本；

将所述至少一种宠物疾病中除所述第一宠物疾病之外的所有宠物疾病对应的所有负样本以及所述至少一个正样本，构造所述训练样本。