长期护理策略分配方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及一种长期护理策略分配方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：将多个被护理方的信息输入长期护理策略分配仿真模型；长期护理策略分配仿真模型包括群组划分节点、护理策略分配节点和护理策略再分配节点；基于群组划分节点对多个被护理方进行群组划分，得到多个护理群组；基于护理策略分配节点计算每个护理群组中不同被护理方的护理策略分布率，并根据护理策略分布率确定每个被护理方对应的初始护理策略；基于护理策略再分配节点计算每个护理群组中不同被护理方的失能转移率及护理策略变化率，并根据失能转移率和护理策略变化率对每个被护理方对应的初始护理策略进行调整。采用本方法能够提高预测结果准确性。

【技术实现步骤摘要】
长期护理策略分配方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及互联网
，特别是涉及一种长期护理策略分配方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着数据采集技术、数据分析等技术的不断进步，应用大数据技术进行现象或者行为的分析，被应用于各行各业。如今，随着长期护理保障制度的实施，需要及时获悉处于不同健康状态，并预测未来时段内对长期护理的需求，以提前做好相应政策安排与调整。然而，目前的长期护理策略的方案制定，均基于被护理方提出的护理需求而定，由于在长期护理过程中护理需求会发生变化，因此仅根据被护理方提出的护理需求，不仅无法及时满足被护理方的需求，而且无法实现对护理资源的科学化分配。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高护理策略分配准确性的长期护理策略分配方法、装置、计算机设备和存储介质。一种长期护理策略分配方法，所述方法包括：获取多个被护理方的信息，并将多个所述被护理方的信息输入长期护理策略分配仿真模型；所述长期护理策略分配仿真模型包括群组划分节点、护理策略分配节点和护理策略再分配节点；通过所述群组划分节点对多个被护理方进行群组划分，得到多个护理群组；通过所述护理策略分配节点获取预先配置的每种护理群组对应的护理策略分布模型，基于护理策略分布模型计算相应护理群组中不同被护理方的护理策略分布率，并根据所述护理策略分布率确定每个被护理方对应的初始护理策略；通过所述护理策略再分配节点获取预先配置的每种护理群组对应的失能转移模型以及护理策略调整模型，基于失能转移模型计算相应护理群组中不同被护理方的失能转移率，基于护理策略调整模型计算相应护理群组中不同被护理方的护理策略变化率，并根据所述失能转移率和护理策略变化率对每个被护理方对应的初始护理策略进行调整。在一个实施例中，所述方法还包括：获取长期护理策略分配原理图；长期护理策略分配原理图包括群组划分节点、护理策略分配节点和护理策略再分配节点；确定用于指示群组划分节点对多个被护理方进行群组划分的仿真参数；确定用于指示护理策略分配节点为每个群组中被护理方分配初始护理策略的仿真参数；确定用于指示护理策略再分配节点根据被护理方的失能转移率和护理策略变化率对每个群组中被护理方对应的初始护理策略进行调整的仿真参数，得到长期护理策略分配仿真模型。在一个实施例中，所述护理策略分布率基于护理策略分布模型计算得到；所述护理策略分布模型的训练步骤包括：获取样本数据；所述样本数据包括多个样本被护理方的健康轨迹；所述健康轨迹包括护理策略；获取待训练的每种护理策略对应的初始模型；基于所述样本数据对相应护理策略的初始模型进行训练，得到每种护理策略对应的护理策略分布模型。在一个实施例中，所述获取待训练的每种护理策略对应的初始模型包括：按照期望的计算精度，将所述健康轨迹信息中的护理策略转换为目标的护理策略；获取每个所述目标的护理策略所对应的待训练的初始模型。在一个实施例中，所述方法还包括：当计算精度为第一精度时，所述目标的护理策略包括不需要护理、没有得到护理、居家护理和机构护理；当计算精度为第二精度时，所述目标的护理策略包括不需要护理、没有得到护理、非正式护理、机构护理、私人护理、志愿者护理和社区护理。在一个实施例中，所述基于所述样本数据对相应护理策略的初始模型进行训练包括：根据样本数据中护理策略与初始模型对应护理策略是否一致，确定相应样本数据的样本标签；所述样本数据还包括样本被护理方的身份属性；提取所述身份属性的身份特征，以及所述健康轨迹的健康特征；将身份特征及健康特征输入相应护理策略的初始模型，得到预测护理策略；按照所述预测护理策略与所述样本标签的差异，调整所述初始模型的参数并继续训练，直至满足训练结束条件时结束训练，得到护理策略分布模型。一种长期护理策略分配装置，所述装置包括：模型调用模块，用于获取多个被护理方的信息，并将多个所述被护理方的信息输入长期护理策略分配仿真模型；所述长期护理策略分配仿真模型包括群组划分节点、护理策略分配节点和护理策略再分配节点；群组划分模块，用于通过所述群组划分节点对多个被护理方进行群组划分，得到多个护理群组；护理策略分配模块，用于通过所述护理策略分配节点获取预先配置的每种护理群组对应的护理策略分布模型，基于护理策略分布模型计算相应护理群组中不同被护理方的护理策略分布率，并根据所述护理策略分布率确定每个被护理方对应的初始护理策略；护理策略调整模块，用于通过所述护理策略再分配节点获取预先配置的每种护理群组对应的失能转移模型以及护理策略调整模型，基于失能转移模型计算相应护理群组中不同被护理方的失能转移率，基于护理策略调整模型计算相应护理群组中不同被护理方的护理策略变化率，并根据所述失能转移率和护理策略变化率对每个被护理方对应的初始护理策略进行调整。在一个实施例中，所述装置还包括模型构建模块，用于获取长期护理策略分配原理图；长期护理策略分配原理图包括群组划分节点、护理策略分配节点和护理策略再分配节点；确定用于指示群组划分节点对多个被护理方进行群组划分的仿真参数；确定用于指示护理策略分配节点为每个群组中被护理方分配初始护理策略的仿真参数；确定用于指示护理策略再分配节点根据被护理方的失能转移率和护理策略变化率对每个群组中被护理方对应的初始护理策略进行调整的仿真参数，得到长期护理策略分配仿真模型。一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本申请任意一个实施例中提供的长期护理策略分配方法的步骤。一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请任意一个实施例中提供的长期护理策略分配方法的步骤。上述长期护理策略分配方法、装置、计算机设备和存储介质，基于预先构建的仿真模型进行长期护理需求预测时，不仅结合被护理方失能分布率确定被护理方的初始护理策略，还能结合被护理方失能转移率和护理策略变化率对初始护理策略动态调整，从而可以动态预测连续多个时间节点的需求变化轨迹，提高长期护理需求预测准确性，为护理政策的实施与调整提供可靠依据。附图说明图1为一个实施例中长期护理策略分配方法的应用场景图；图2为一个实施例中长期护理策略分配方法的流程示意图；图3为一个实施例中长期护理策略分配原理图的示意图；图4为一个实施例中长期护理策略分配装置的结构框图；图5为一个实施例中计算机设备的内部结构图。具体实施方式为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。本申请提供的长期护理策略分配方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104通过网络进行通信。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种长期护理策略分配方法，所述方法包括：/n获取多个被护理方的信息，并将多个所述被护理方的信息输入长期护理策略分配仿真模型；所述长期护理策略分配仿真模型包括群组划分节点、护理策略分配节点和护理策略再分配节点；/n通过所述群组划分节点对多个被护理方进行群组划分，得到多个护理群组；/n通过所述护理策略分配节点获取预先配置的每种护理群组对应的护理策略分布模型，基于护理策略分布模型计算所述护理群组中每个所述被护理方的护理策略分布率，并根据所述护理策略分布率确定每个所述被护理方对应的初始护理策略；/n通过所述护理策略再分配节点获取预先配置的每个护理群组对应的失能转移模型以及护理策略调整模型，基于失能转移模型计算所述护理群组中每个所述被护理方的失能转移率，基于护理策略调整模型计算所述护理群组中每个被护理方的护理策略变化率，并根据所述失能转移率和护理策略变化率对每个所述被护理方的初始护理策略进行调整。/n

【技术特征摘要】
1.一种长期护理策略分配方法，所述方法包括：
获取多个被护理方的信息，并将多个所述被护理方的信息输入长期护理策略分配仿真模型；所述长期护理策略分配仿真模型包括群组划分节点、护理策略分配节点和护理策略再分配节点；
通过所述群组划分节点对多个被护理方进行群组划分，得到多个护理群组；
通过所述护理策略分配节点获取预先配置的每种护理群组对应的护理策略分布模型，基于护理策略分布模型计算所述护理群组中每个所述被护理方的护理策略分布率，并根据所述护理策略分布率确定每个所述被护理方对应的初始护理策略；
通过所述护理策略再分配节点获取预先配置的每个护理群组对应的失能转移模型以及护理策略调整模型，基于失能转移模型计算所述护理群组中每个所述被护理方的失能转移率，基于护理策略调整模型计算所述护理群组中每个被护理方的护理策略变化率，并根据所述失能转移率和护理策略变化率对每个所述被护理方的初始护理策略进行调整。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取长期护理策略分配原理图；长期护理策略分配原理图包括群组划分节点、护理策略分配节点和护理策略再分配节点；
确定用于指示群组划分节点对多个被护理方进行群组划分的仿真参数；
确定用于指示护理策略分配节点为每个群组中被护理方分配初始护理策略的仿真参数；
确定用于指示护理策略再分配节点根据被护理方的失能转移率和护理策略变化率对每个群组中被护理方对应的初始护理策略进行调整的仿真参数，得到长期护理策略分配仿真模型。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述护理策略分布模型的训练步骤包括：
获取样本数据；所述样本数据包括多个样本被护理方的健康轨迹；所述健康轨迹包括护理策略；
获取待训练的每种护理策略对应的初始模型；
基于所述样本数据对相应护理策略的初始模型进行训练，得到每种护理策略对应的护理策略分布模型。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取待训练的每种护理策略对应的初始模型包括：
按照期望的计算精度，将所述健康轨迹信息中的护理策略转换为目标的护理策略；
获取每个所述目标的护理策略所对应的待训练的初始模型。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当计算精度为第一精度时，所述目标的护理策略包括不需要护理、没有得到护理、居家护理和机构护理；
当计算精度为第二精度时，所述目标的护理策略包括不需要护理、没有得到护理、非正式护理、机构护理、私人护理、志愿者护理和社区护理。

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【专利技术属性】
技术研发人员：聂雅洁，
申请(专利权)人：平安医疗健康管理股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31