样本监测方法、模型训练方法、设备和介质技术

本发明专利技术公开了一种样本监测方法、模型训练方法、设备和介质，包括：首先获取多个训练样本在多个预设检测节点处的检测时长，并计算在每个预设检测节点处的基准时长数据。接着根据目标检测时长、目标检测节点处的基准时长数据计算目标训练样本在目标检测节点处的观测值。最后获取多个训练样本在多个预设检测节点处的观测值，并输入样本监测模型，获取输出的多个训练样本在多个预设检测节点处的预测状态值，该状态值用于指示训练样本在预设检测节点处的检测状态，若进一步分析这些检测状态便可以知晓流程中到底是因为哪个阻滞因素而导致检测效率低下的，综上就能有效的对检测信息进行整理与统计分析，便于医护人员及时地排查故障以及进行优化。以及进行优化。以及进行优化。

【技术实现步骤摘要】
样本监测方法、模型训练方法、设备和介质


[0001]本专利技术涉及医学样本
，尤其是涉及一种样本监测方法、模型训练方法、设备和介质。

技术介绍

[0002]医学实验室会接收到来自医疗机构的患者样本，通常这些样本的数量巨大。为便于管理，就需要对这些样本的检测进度进行监测。但现有技术中，通常只是对这些样本在各个检测节点的时间进行记录，也即只起到信息记录的作用，而没有进行整理与统计分析，这样就导致无法有效的管控样本检测流程的进度与效率，难以发现流程中的阻滞因素，例如发现样本丢失、检测拥堵，效率降低等问题。

技术实现思路

[0003]基于此，有必要提供样本监测方法、模型训练方法、设备和介质，以解决无法有效的管控样本检测流程的进度与效率，难以发现流程中的阻滞因素的问题。
[0004]一种样本监测模型的训练方法，所述方法包括：
[0005]获取多个训练样本，并获取目标训练样本在目标检测节点处的目标检测时长,以得到所述多个训练样本在多个预设检测节点处的检测时长；其中，所述目标训练样本为所述多个训练样本中的任意一个，所述目本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种样本监测模型的训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取多个训练样本，并获取目标训练样本在目标检测节点处的目标检测时长,以得到所述多个训练样本在多个预设检测节点处的检测时长；其中，所述目标训练样本为所述多个训练样本中的任意一个，所述目标检测节点为多个预设检测节点中的任意一个；根据所述多个训练样本在多个预设检测节点处的检测时长计算所述多个训练样本在每个预设检测节点处的基准时长数据；其中，基准时长数据用于指示所述多个训练样本在预设检测节点处整体的检测时长和时长波动情况；根据所述目标检测时长、目标检测节点处的基准时长数据计算所述目标训练样本在目标检测节点处的观测值；其中，观测值用于指示训练样本在预设检测节点处的检测延迟时长；获取所述多个训练样本在多个预设检测节点处的观测值，并输入样本监测模型，获取所述样本监测模型输出的所述多个训练样本在多个预设检测节点处的预测状态值；其中，状态值用于指示训练样本在预设检测节点处的检测状态；获取所述多个训练样本在多个预设检测节点处的实际状态值，计算所述预测状态值和所述实际状态值之间的差异值，并根据所述差异值对所述样本监测模型的参数进行调整，直至所述样本监测模型收敛。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个训练样本在多个预设检测节点处的检测时长计算所述多个训练样本在每个预设检测节点处的基准时长数据，包括：根据所述多个训练样本在目标检测节点处的目标检测时长计算均值和标准差，将获取到的均值和标准差作为所述多个训练样本在目标检测节点处的基准时长数据，以得到每个预设检测节点处的基准时长数据；其中，均值用于指示所述多个训练样本整体的检测时长，标准差用于指示所述多个训练样本整体的时长波动情况。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标检测时长、目标检测节点处的基准时长数据计算所述目标训练样本在目标检测节点处的观测值，包括：判断所述目标训练样本在目标检测节点处是否已完成检测；若所述目标训练样本在目标检测节点处已完成检测，则将观测值确定为0；若所述目标训练样本在目标检测节点处未完成检测，则计算所述目标检测时长与目标检测节点处的均值之间的差值，并计算所述差值与目标检测节点处的标准差之间的比值；确定所述比值落入的数值范围，并将观测值确定为与落入的数值范围对应的预设值；其中，观测值越大，则指示所述目标训练样本在目标检测节点处的检测延迟时长越久，数值范围之间不重叠，数值范围的数值越大，所对应的预设值越大。4.根据权利要求1所述的方法，其特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄晓强，陈天垠，沈建如，贺亮，马骥，
申请(专利权)人：海南金域医学检验中心有限公司，
类型：发明
国别省市：