【技术实现步骤摘要】
糖尿病患者的随访方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及人工智能
，具体涉及一种糖尿病患者的随访方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
随着生活水平的提高，糖尿病患者人群呈现逐年上升，而绝大多数糖尿病患者需要随访，现有一般通过糖尿病患者到访医生或者医护人员通过电话随访方式进行，但随访患者的数量受限于随访医护人员的人力，当前医护人员的工作负荷量大，经常出现护士、医生及线上随访不到位，导致随访效率及质量低下。此外，电话随访方式不能够及时且完整收集到患者体征信息，导致随访结果不准确。
技术实现思路
鉴于以上内容，有必要提出一种糖尿病患者的随访方法、装置、电子设备及存储介质，根据目标患者的多个随访记录和多个第一体征信息确定当次随访的随访策略，具有针对性的随访，提高了随访质量及随访结果的准确性。本专利技术的第一方面提供一种糖尿病患者的随访方法，所述方法包括：每隔预设周期采集目标患者的可穿戴设备中的第一体征信息；构建用于糖尿病患者随访的深度强化学习模型；获取历史...
【技术保护点】
1.一种糖尿病患者的随访方法，其特征在于，所述方法包括：/n每隔预设周期采集目标患者的可穿戴设备中的第一体征信息；/n构建用于糖尿病患者随访的深度强化学习模型；/n获取历史患者的第二体征信息和随访策略，根据所述第二体征信息和随访策略对所述深度强化学习模型进行训练，得到训练好的深度强化学习模型；/n将所述第一体征信息输入所述训练好的深度强化学习模型中，得到所述目标患者的随访频率和随访方式；/n根据所述目标患者的随访频率和随访方式对所述目标患者执行当次随访。/n
【技术特征摘要】
1.一种糖尿病患者的随访方法，其特征在于，所述方法包括：
每隔预设周期采集目标患者的可穿戴设备中的第一体征信息；
构建用于糖尿病患者随访的深度强化学习模型；
获取历史患者的第二体征信息和随访策略，根据所述第二体征信息和随访策略对所述深度强化学习模型进行训练，得到训练好的深度强化学习模型；
将所述第一体征信息输入所述训练好的深度强化学习模型中，得到所述目标患者的随访频率和随访方式；
根据所述目标患者的随访频率和随访方式对所述目标患者执行当次随访。
2.如权利要求1所述的糖尿病患者的随访方法，其特征在于，所述根据所述目标患者的随访频率和随访方式对所述目标患者执行当次随访包括：
获取所述目标患者的历史随访记录及所述目标患者的多个第一体征信息；
从预设的随访策略库中确定出与所述目标患者的随访频率、随访方式、历史随访记录及多个第一体征信息相匹配的当次随访的随访策略；
根据所述当次随访的随访策略执行所述当次随访，并返回所述当次随访的随访记录。
3.如权利要求2所述的糖尿病患者的随访方法，其特征在于，所述根据所述当次随访的随访策略执行所述当次随访包括：
根据所述当次随访的随访策略确定当次随访的第一会话节点，并从所述第一会话节点的第一问题开始问询；
当接收到所述第一问题的第一目标答案时，根据所述第一目标答案确定当次随访的第二会话节点，从所述第二会话节点的第二问题开始问询，并接收到所述第二问题的第二目标答案，重复上述过程直至完成所述当次随访。
4.如权利要求3所述的糖尿病患者的随访方法，其特征在于，所述根据所述第一目标答案确定当次随访的第二会话节点包括：
获取所述当次随访的随访策略中的第一问题的待识别目标答案对应的患者意图；
将所述待识别目标答案输入至预设的意图识别模型中进行识别，得到多个意图识别层输出的多个意图识别结果；
确定每个所述意图识别层输出的所述意图识别结果，并计算每个所述意图识别层输出的所述意图识别结果与所述待识别目标答案对应的患者意图之间的相似度；
将相似度最高的意图识别层确定为所述第一问题的待识别目标答案对应的目标意图识别层；
将所述第一问题的第一目标答案输入至所述预设的意图识别模型中，接收所述预设的意图识别模型中的所述目标意图识别层输出的目标意图识别结果，并根据所述目标意图识别结果确定所述目标患者的目标患者意图；
判断所述当次随访的随访策略中是否存在所述目标患者意...
【专利技术属性】
技术研发人员：王洁伟，
申请(专利权)人：平安国际智慧城市科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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