【技术实现步骤摘要】
一种患病概率预测装置及存储介质
本申请涉及数据处理
，特别是涉及一种患病概率预测装置及存储介质。
技术介绍
保险核保是保险公司对投保人的投保申请进行审查、核定和选择风险的过程。保险核保是保险承保的前提，是保险人处理业务的第一步，同时也是保障保险公司稳定经营的条件。核保人员通常需要根据投保人的详尽资料进行核算，例如投保人的年龄，职业，以及体检报告或者疾病承诺书等。目前，在所有关于投保人的资料中，投保人的体检报告或疾病承诺书对于核保最为重要，这是由于体检报告或疾病承诺书中描述了投保人当前的身体状况和历史疾病记录。核保人员通过将投保人当前的身体状况和历史疾病记录与医学知识库进行比较，最终获得核保结果。但是，体检报告中通常不具备诊断性结论，并且投保人自身的疾病承诺书中描述的疾病历史真实性和可靠性较低，因此，致使核保结果准确性较低。
技术实现思路
基于上述问题，本申请提供了一种患病概率预测装置及存储介质，以预测投保人患病的概率，提高核保结果的准确性。本申请实施例公开了如下技术方案：第一方面，本申请提供一种患病概率预测装置，包括：存储器、处理器和输出设备；所述存储器，用于存...
【技术保护点】
1.一种患病概率预测装置，其特征在于，包括：存储器、处理器和输出设备；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序，以实现以下多个模块的功能；所述多个模块包括：病历数据第一获取模块，待测者疾病向量获取模块，患病概率预测模块和模型训练模块；所述病历数据第一获取模块，用于从病历数据库中获取待测者对应的病历数据；所述病历数据库中包含多个个体对应的病历数据，所述待测者属于所述多个个体；所述待测者疾病向量获取模块，用于根据所述病历数据，获得所述待测者的疾病向量；所述患病概率预测模块，用于将所述待测者的疾病向量输入患病概率预测模型中，获得所述待测者患上所述病历数据...
【技术特征摘要】
1.一种患病概率预测装置，其特征在于，包括：存储器、处理器和输出设备；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序，以实现以下多个模块的功能；所述多个模块包括：病历数据第一获取模块，待测者疾病向量获取模块，患病概率预测模块和模型训练模块；所述病历数据第一获取模块，用于从病历数据库中获取待测者对应的病历数据；所述病历数据库中包含多个个体对应的病历数据，所述待测者属于所述多个个体；所述待测者疾病向量获取模块，用于根据所述病历数据，获得所述待测者的疾病向量；所述患病概率预测模块，用于将所述待测者的疾病向量输入患病概率预测模型中，获得所述待测者患上所述病历数据库中各种疾病的概率；所述患病概率预测模型为所述模型训练模块利用所述多个个体对应的病历数据获得；所述输出设备，用于输出所述待测者患上所述病历数据库中各种疾病的概率。2.根据权利要求1所述的患病概率预测装置，其特征在于，所述模型训练模块，具体包括：病历数据第二获取单元，用于获取第一预设时间内M个个体对应的病历数据以及第二预设时间内所述M个个体对应的病历数据；所述第一预设时间的终止点先于所述第二预设时间的起始点；个体疾病矩阵构建单元，用于利用所述第一预设时间内M个个体对应的病历数据，构建所述第一预设时间内所述M个个体与N种疾病的M×N维个体疾病矩阵；以及，利用所述第二预设时间内所述M个个体对应的病历数据，获得所述第二预设时间内所述M个个体中每个所述个体患有第i种疾病的真实值；模型训练单元，用于利用所述个体疾病矩阵以及所述每个所述个体患有第i种疾病的真实值，对所述患病概率预测模型的参数进行训练，获得所述患病概率预测模型。3.根据权利要求2所述的患病概率预测装置，其特征在于，所述患病概率预测模型包括：矩阵分解MF层，多层感知机MLP层以及神经矩阵分解NeuMF层；所述模型训练单元，具体包括：向量第一获取子单元，用于利用所述个体疾病矩阵获得每个所述个体对应的病人向量，以及所述第一预设时间内每个所述个体已患疾病对应的疾病向量；向量第二获取子单元，用于对于每个所述个体，利用所述个体对应的病人向量获得MF病人向量以及MLP病人向量；以及，利用所述第一预设时间内每个所述个体已患疾病对应的疾病向量获得MF疾病向量以及MLP疾病向量；特征向量获取子单元，用于对于每个所述个体，将所述MF病人向量和所述MF疾病向量作为所述MF层的输入，获得MF特征向量；以及，将所述MLP病人...
【专利技术属性】
技术研发人员：李骏，王学伶，高琳，
申请(专利权)人：生活空间沈阳数据技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁,21
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