[发明专利]基于强化学习模型的疾病排序方法、装置、设备及介质有效
| 申请号： | 202010929683.4 | 申请日： | 2020-09-07 |
| 公开（公告）号： | CN112017788B | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 唐蕊 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G16H50/70 | 分类号： | G16H50/70;G16H50/20;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 | 代理人： | 姚章国 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明应用于人工智能技术领域，涉及区块链技术领域，应用于智慧医疗领域，公开了一种基于强化学习模型的疾病排序方法、装置、设备及介质，方法部分通过获取病人的病情数据，将病人的病情数据输入辅助诊断模型，再获取辅助诊断模型输出的疾病排序结果，根据预设权重模型确定多个疑似疾病在病人所属地区的权重，根据多个疑似疾病在病人所属地区的权重对疑似疾病排序结果进行更新，以获得更新后的疾病排序结果，根据更新后的疾病排序结果确定病人的疑似疾病排序结果并进行输出；本发明在已有的辅助诊断模型的基础上，考虑了不同地区的实际疾病情况，使得最终获得的疑似疾病排序结果更加优化，从而提高了疑似疾病输出结果准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 强化 学习 模型 疾病 排序 方法 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
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