[发明专利]基于人工智能的健康画像方法、系统、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于人工智能的健康画像方法，其特征在于，包括：

接收携带患者的病例照片信息，根据所述病例照片从预先构建的OCR系统中得到患者病例文字识别结果；

获取历史健康指标数据，根据该历史健康指标数据建立健康模型，并将该健康模型与每个所述患者的病例文字识别结果进行关联，并获取该健康模型下每个患者对应的待判断分数；

获取预先设置的分数判断规则，利用EasyRules规则引擎通过预先设置的分数判断规则或与所述待判断分数对应的健康风险分数区间，根据所述健康风险分数区间生成所述患者对应的健康画像，所述健康风险分数区间预先建立。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的健康画像方法，其特征在于，所述接收携带患者的病例照片信息，根据所述病例照片从预先构建的OCR系统中得到患者病例文字识别结果具体包括：

获取患者的病例照片，将所述病例照片作为OCR训练数据；

将所述OCR数据输入至OCR系统中，以基于所述OCR系统确定所述待识别照片对应的文字识别结果。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的健康画像方法，其特征在于，所述获取患者的病例照片，将所述病例照片作为OCR训练数据具体包括：

获取OCR文本，根据所述OCR文本获取OCR标签，并将所述OCR标签生成相对应的第一标签矩阵；

获取噪声图片，将所述噪声图片经第一预设OCR识别模型进行识别，以得到将所述噪声图片进行识别所对应的识别矩阵，其中，所述识别矩阵的格式与所述第一标签矩阵的格式一致；

根据所述识别矩阵及所述第一标签矩阵，获取所述噪声图片相对于所述OCR标签的损失值；

将所述损失值进行反向传播，并根据所述损失值对所述噪声图片求梯度；

利用所述梯度更新所述噪声图片，以将所述OCR标签绘制到所述噪声图片上，从而生成包含所述OCR标签的生成图片，并将所述生成图片作为OCR训练数据。

4.根据权利要求3所述的基于人工智能的健康画像方法，其特征在于，所述利用所述梯度更新所述噪声图片，以将所述OCR标签绘制到所述噪声图片上，从而生成包含所述OCR标签的生成图片包括：

利用所述梯度更新所述噪声图片，以得到更新后的噪声图片。

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的健康画像方法，其特征在于，所述获取预先设置的分数判断规则，利用EasyRules规则引擎通过预先设置的分数判断规则或与所述待判断分数对应的健康风险分数区间，根据所述健康风险分数区间生成所述患者对应的健康画像，所述健康风险分数区间预先建立包括：

根据用户的健康风险因素获取用户的健康风险分数；

根据所述用户的健康风险分数获取用户未来一段时间内的发病风险值，生成患者对应的健康画像。

6.根据权利要求5所述的基于人工智能的健康画像方法，其特征在于，所述根据用户的健康风险因素获取用户的健康风险分数包括：

对用户的健康风险因素进行分层，以获取各风险因素对应的分层赋值；

根据各风险因素对应的分层赋值和系数获取所述用户的健康风险分数。

7.根据权利要求1所述的基于人工智能的健康画像方法，其特征在于，所述获取预先设置的分数判断规则，利用EasyRules规则引擎通过预先设置的分数判断规则或与所述待判断分数对应的健康风险分数区间，根据所述健康风险分数区间生成所述患者对应的健康画像，所述健康风险分数区间预先建立之后还包括：

将所述健康画像在所述患者对应的用户终端上进行显示。