一种异常检测方法、异常检测装置及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种异常检测方法、异常检测装置及计算机可读存储介质，应用于知识关系分析领域，其中方法包括：接收目标用户的医疗数据；获取知识图谱，所述知识图谱记载了多个用户的发病情况；在所述知识图谱中提取所述目标用户的发病诱因信息；检测所述目标用户的医疗数据中与所述发病诱因信息相匹配的信息；将所述目标用户的医疗数据中与所述发病诱因信息相匹配的信息作为异常信息；提示所述异常信息。从而本申请当接收到新的医疗数据的时候，便基于知识图谱来检测该信息的数据中是否存在异常信息，若存在则提示该异常信息，从而本申请提供了一种实时、快速并且高效的异常检测方法。

An Anomaly Detection Method, Anomaly Detection Device and Computer Readable Storage Media

The application discloses an anomaly detection method, an anomaly detection device and a computer readable storage medium, which are applied in the field of knowledge relationship analysis. The methods include: receiving medical data of the target user; acquiring knowledge atlas, which records the morbidity of multiple users; extracting the morbidity inducement information of the target user from the knowledge atlas; and testing institute. The medical data of the target user is matched with the morbidity inducement information, and the medical data of the target user is matched with the morbidity inducement information as abnormal information, which prompts the abnormal information. Therefore, when receiving new medical data, the application detects whether there is abnormal information in the data of the information based on knowledge atlas, and prompts the abnormal information if there is, thus providing a real-time, fast and efficient abnormal detection method.

【技术实现步骤摘要】
一种异常检测方法、异常检测装置及计算机可读存储介质
本申请涉及数据处理
，尤其涉及一种异常检测方法、异常检测装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
在医疗领域中，医疗大数据越来越受到重视，医疗大数据了涵盖人的全生命周期，既包括个人健康，又包括医药服务、疾病防控、健康保障和食品安全、养生保健等多方面数据，于是通过分析医疗大数据，可以预测医疗风险，实现医疗领域的风控。现目前多采用关系数据库来存储医疗大数据，然后按照表格和字段等方式来读取数据，并通过统计学算法或者人为经验制定的规则来查询数据中的异常数据，从而实现医疗风险预测。但医疗大数据是具有数量巨大、来源分散、格式多样等特征的数据集合，而且医学领域中的病症、疾病与诊疗手段之间通常存在着错综复杂的关系，使得关系数据库中的关系层级及表达方式复杂多样。可以看出，传统的关系数据库不便于数据的快速读取和存储，于是基于传统的关系数据库来进行异常检测是十分困难的，进行异常检测的效率也会很低。
技术实现思路
本申请实施例提供一种异常检测方法，可基于知识图谱实现医疗数据的异常检测。第一方面，本申请实施例提供了一种异常检测方法，该方法包括：接收目标用户的医疗数据；获取知识图谱，所述知识图谱记载了多个用户的发病情况；在所述知识图谱中提取所述目标用户的发病诱因信息；检测所述目标用户的医疗数据中与所述发病诱因信息相匹配的信息；将所述目标用户的医疗数据中与所述发病诱因信息相匹配的信息作为异常信息；提示所述异常信息。结合第一方面，在第一方面的第一种实现方式中，所述获取知识图谱之后，所述在所述知识图谱中提取所述目标用户的发病诱因信息之前，还包括：提取所述目标用户的医疗数据中的身份安全信息；检测所述目标用户的医疗数据中的身份安全信息，是否与所述知识图谱中所记载的所述目标用户的身份安全信息一致；若所述目标用户的医疗数据中的身份安全信息，与所述知识图谱中所记载的所述目标用户的身份安全信息一致，则执行所述在所述知识图谱中提取所述目标用户的发病诱因信息的步骤。结合第一方面的第一种实现方式，在第一方面的第二种实现方式中，若所述目标用户的医疗数据中的身份安全信息，与所述知识图谱中所记载的所述目标用户的身份安全信息不一致，则所述方法还包括：提示包含所述医疗数据中的身份安全信息的身份异常信息；接收身份修改指令；响应所述身份修改指令，将所述知识图谱中的所述目标用户的身份安全信息，替换为所述目标用户的医疗数据中的身份安全信息。结合第一方面，在第一方面的第三种实现方式中，所述获取知识图谱之前，还包括：获取医疗就诊记录，所述医疗就诊记录记载了患者的就诊情况；提取所述医疗就诊记录中的身份标识信息、发病诱因信息和身份安全信息；将所述身份标识信息作为实体，将所述发病诱因信息和所述身份安全信息分别作为所述实体的发病诱因属性所指向的属性值，所述实体的身份安全属性所指向的属性值，以建立知识图谱。结合第一方面的第三种实现方式，在第一方面的第四种实现方式中，所述提取所述医疗就诊记录中的发病诱因信息，还包括：提取所述医疗就诊记录中的疾病；从目标终端设备或者目标服务器获取所述疾病的发病诱因信息。结合第一方面的第三种实现方式，在第一方面的第五种实现方式中，所述发病诱因信息包括患病时间信息、药品信息和并发疾病信息中的至少一种，所述身份安全信息包括登录地址信息、登录时间信息和登录设备信息中的至少一种结合第一方面至第一方面的第五种实现方式，在第一方面的第六种实现方式中，所述提示所述异常信息之后，还包括：接收异常删除指令；响应所述异常删除指令，在所述知识图谱中删除所述异常信息所匹配的发病诱因信息。第二方面，本申请实施例提供了一种异常检测装置，该异常检测装置包括用于执行上述第一方面的异常检测方法的单元，该异常检测装置包括：接收单元，用于接收目标用户的医疗数据；获取单元，用于获取知识图谱，所述知识图谱记载了多个用户的发病情况；提取单元，用于在所述知识图谱中提取所述目标用户的发病诱因信息；检测单元，用于检测所述目标用户的医疗数据中与所述发病诱因信息相匹配的信息；确定单元，用于将所述目标用户的医疗数据中与所述发病诱因信息相匹配的信息作为异常信息；提示单元，用于提示所述异常信息。结合第二方面，在第二方面的第一种实现方式中：所述提取单元，还用于提取所述目标用户的医疗数据中的身份安全信息；所述检测单元，还用于检测所述目标用户的医疗数据中的身份安全信息，是否与所述知识图谱中所记载的所述目标用户的身份安全信息一致；所述提取单元，还用于若所述目标用户的医疗数据中的身份安全信息，与所述知识图谱中所记载的所述目标用户的身份安全信息一致，则执行所述在所述知识图谱中提取所述目标用户的发病诱因信息的步骤。结合第二方面的第一种实现方式，在第二方面的第二种实现方式中：所述提示单元，还用于提示包含所述医疗数据中的身份安全信息的身份异常信息；所述接收单元，还用于接收身份修改指令；所述异常检测装置还包括修改单元，用于响应所述身份修改指令，将所述知识图谱中的所述目标用户的身份安全信息，替换为所述目标用户的医疗数据中的身份安全信息。结合第二方面，在第二方面的第三种实现方式中：所述获取单元，用于获取医疗就诊记录，所述医疗就诊记录记载了患者的就诊情况；所述提取单元，用于提取所述医疗就诊记录中的身份标识信息、发病诱因信息和身份安全信息；所述异常检测装置还包括构建单元，用于将所述身份标识信息作为实体，将所述发病诱因信息和所述身份安全信息分别作为所述实体的发病诱因属性所指向的属性值，所述实体的身份安全属性所指向的属性值，以建立知识图谱。结合第二方面的第三种实现方式，在第二方面的第四种实现方式中：所述提取单元，还用于提取所述医疗就诊记录中的疾病；所述异常检测装置还包括通信单元，用于从目标终端设备或者目标服务器获取所述疾病的发病诱因信息。结合第二方面的第三种实现方式，在第二方面的第五种实现方式中，所述发病诱因信息包括患病时间信息、药品信息和并发疾病信息中的至少一种，所述身份安全信息包括登录地址信息、登录时间信息和登录设备信息中的至少一种结合第二方面至第二方面的第五种实现方式，在第二方面的第六种实现方式中：所述接收单元，还用于接收异常删除指令；所述异常检测装置还包括修改单元，用于响应所述异常删除指令，在所述知识图谱中删除所述异常信息所匹配的发病诱因信息。第三方面，本申请实施例提供了另一种异常检测装置，包括处理器、通信接口、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、通信接口、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述通信接口用于与其他终端设备进行数据交互，所述存储器用于存储支持异常检测装置执行上述异常检测方法的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，用以执行上述第一方面至第一方面的任意一种实现方式的异常检测方法。第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行，用以执行上述第一方面至第一方面的任意一种实现方式的异常检测方法。本申请在接收到目标用户的医疗数据之后，便获取记载了多个用户的发病情况的知识图谱，并提取该知识图谱中所记载的该目标用户的发病诱因信息，然本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种异常检测方法，其特征在于，包括：接收目标用户的医疗数据；获取知识图谱，所述知识图谱记载了多个用户的发病情况；在所述知识图谱中提取所述目标用户的发病诱因信息；检测所述目标用户的医疗数据中与所述发病诱因信息相匹配的信息；将所述目标用户的医疗数据中与所述发病诱因信息相匹配的信息作为异常信息；提示所述异常信息。

【技术特征摘要】
1.一种异常检测方法，其特征在于，包括：接收目标用户的医疗数据；获取知识图谱，所述知识图谱记载了多个用户的发病情况；在所述知识图谱中提取所述目标用户的发病诱因信息；检测所述目标用户的医疗数据中与所述发病诱因信息相匹配的信息；将所述目标用户的医疗数据中与所述发病诱因信息相匹配的信息作为异常信息；提示所述异常信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取知识图谱之后，所述在所述知识图谱中提取所述目标用户的发病诱因信息之前，还包括：提取所述目标用户的医疗数据中的身份安全信息；检测所述目标用户的医疗数据中的身份安全信息，是否与所述知识图谱中所记载的所述目标用户的身份安全信息一致；若所述目标用户的医疗数据中的身份安全信息，与所述知识图谱中所记载的所述目标用户的身份安全信息一致，则执行所述在所述知识图谱中提取所述目标用户的发病诱因信息的步骤。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，若所述目标用户的医疗数据中的身份安全信息，与所述知识图谱中所记载的所述目标用户的身份安全信息不一致，则所述方法还包括：提示包含所述医疗数据中的身份安全信息的身份异常信息；接收身份修改指令；响应所述身份修改指令，将所述知识图谱中的所述目标用户的身份安全信息，替换为所述目标用户的医疗数据中的身份安全信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取知识图谱之前，还包括：获取医疗就诊记录，所述医疗就诊记录记载了患者的就诊情况；提取所述医疗就诊记录中的身份标识信息、发病诱因信息和身份安全信息；将所述身份标识信息作为实体，将所述发病诱因信息和所述身份安全信息分别作为所述实体的发病诱因属性所指向的属性值，所述实体的身份安全属性所指向的属性值，以建立知识图谱。5...

【专利技术属性】
技术研发人员：张昊，张力锋，郑毅，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44