本申请公开了一种风险等级的预测装置及计算机存储介质，该装置包括：第一获取模块，用于获取目标对象的生理指标数据，生理指标数据包括第一指标数据和第二指标数据；第一预测模块，用于利用第一预测模型根据第一指标数据预测目标对象出现目标生理指征的第一风险值，并根据第一风险值确定与目标对象对应的初始风险等级；第一确定模块，用于在初始风险等级大于或等于预设风险等级的情况下，确定与初始风险等级对应的第二预测模型；第二预测模块，用于利用第二预测模型根据第二指标数据预测目标对象出现目标生理指征的第二风险值，并根据第二风险值确定与目标对象对应的风险等级。根据本申请实施例，能够降低筛查成本并提高风险等级预测的准确性。等级预测的准确性。等级预测的准确性。
【技术实现步骤摘要】
一种风险等级的预测装置及计算机存储介质
[0001]本申请属于数据处理
，尤其涉及一种风险等级的预测装置及计算机存储介质。
技术介绍
[0002]在对目标对象进行目标生理指征筛查时，为了提高筛查准确率，通常会利用预测模型进行风险评估，确定目标对象的风险等级，以便及早进行干预。
[0003]通常情况下，风险等级预测模型的构建需要大量的指标数据支撑，并且指标数据覆盖范围越广、指标数据来源越可靠，风险等级预测模型的预测结果的可信度也会越高。然而，目前利用风险等级预测模型进行风险筛查和风险等级预测时，由于受筛查范围的限制、数据来源、筛查能力等人为因素的影响，通常需要从与生理指征相关的多个方面进行筛查，而且对目标对象并未有所区分，每个目标对象都需要进行多次筛查和风险评估。由此，不仅会增加筛查成本，而且无法进行精准筛查，容易导致风险等级预测结果的准确性较低。
技术实现思路
[0004]本申请实施例提供了一种风险等级的预测装置及计算机存储介质，能够降低筛查成本，并提高预测装置预测所得的风险等级的预测结果的准确性。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种风险等级的预测装置，该装置包括：第一获取模块，用于获取目标对象的生理指标数据，其中，生理指标数据包括第一指标数据和第二指标数据；第一预测模块，用于利用第一预测模型根据第一指标数据预测目标对象出现目标生理指征的第一风险值，并根据第一风险值确定与目标对象对应的初始风险等级；第一确定模块，用于在初始风险等级大于或等于预设风险等级的情况下，确定与初始风险等级对应的第二预测模型；第二预测模块，用于利用第二预测模型根据第二指标数据预测目标对象出现目标生理指征的第二风险值，并根据第二风险值确定与目标对象对应的风险等级。
[0006]在第一方面的一些可实现方式中，上述预测装置还包括：第二获取模块，用于在确定与初始风险等级对应的第二预测模型之前，获取与多个预设风险等级分别对应的模型预测因子的系数；第一调整模块，用于将预设预测模型中预测因子的系数分别调整为每个预设风险等级对应的模型预测因子的系数，得到与每个预设风险等级对应的第二预测模型。
[0007]在第一方面的一些可实现方式中，上述第一预测模块包括：第一确定子模块，用于基于目标对象的生理指标数据，确定第一预测模型中的第一预测因子的取值；第一计算子模块，用于利用第一预测模型根据第一预测因子的取值计算目标对象出现目标生理指征的第一概率，得到第一风险值；
第二确定子模块，用于按照多个预设风险等级分别对应的风险值范围，确定第一风险值所在的风险等级，作为与目标对象对应的初始风险等级。
[0008]在第一方面的一些可实现方式中，上述第二预测模块包括：第三确定子模块，用于基于目标对象的生理指标数据，确定第二预测模型中的第二预测因子的取值；第二计算子模块，用于利用第二预测模型根据第二预测因子的取值计算目标对象出现目标生理指征的第二概率，得到第二风险值；第四确定子模块，用于按照多个预设风险等级分别对应的风险值范围，确定第二风险值所在的风险等级，作为与目标对象对应的风险等级。
[0009]在第一方面的一些可实现方式中，第二预测模型中的第二预测因子包括第一预测因子和第三预测因子。
[0010]在第一方面的一些可实现方式中，上述预测装置还包括：验证模块，用于对第一预测模型和第二预测模型进行验证，得到验证结果；第二调整模块，用于在根据验证结果确定第一预测模型和第二预测模型满足预设条件的情况下，调整第一预测模型中的第一预测因子的系数和第二预测模型中的第二预测因子的系数。
[0011]在第一方面的一些可实现方式中，上述验证模块包括：获取子模块，用于获取多个样本集合，样本集合中包括多个样本对象及其对应的生理指标数据样本；预测子模块，用于利用第一预测模型和第二预测模型根据生理指标数据样本分别预测多个样本集合中每个样本对象出现目标生理指征的风险值；第五确定子模块，用于基于目标样本集合中每个样本对象对应的风险值，确定与目标样本集合对应的风险值分布曲线；第六确定子模块，用于确定多个样本集合分别对应的风险值分布曲线的曲线下面积；第七确定子模块，用于根据多个样本集合分别对应的曲线下面积之间的差值，确定验证结果；其中，预设条件包括差值大于预设阈值。
[0012]在第一方面的一些可实现方式中，上述预测装置还包括：第二确定模块，用于在初始风险等级小于预设风险等级的情况下，将初始风险等级确定为目标对象的风险等级。
[0013]第二方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，计算机程序指令被处理器执行时实现如下方法：获取目标对象的生理指标数据，其中，生理指标数据包括第一指标数据和第二指标数据；利用第一预测模型根据第一指标数据预测目标对象出现目标生理指征的第一风险值，并根据第一风险值确定与目标对象对应的初始风险等级；在初始风险等级大于或等于预设风险等级的情况下，确定与初始风险等级对应的第二预测模型；
利用第二预测模型根据第二指标数据预测目标对象出现目标生理指征的第二风险值，并根据第二风险值确定与目标对象对应的风险等级。
[0014]本申请实施例的一种风险等级的预测装置及计算机存储介质，通过第一获取模块获取目标对象的生理指标数据，其中生理指标数据包括第一指标数据和第二指标数据，并基于第一预测模块，先利用第一预测模型根据第一指标数据预测得到与目标对象对应的初始风险等级，在初始风险等级大于或等于预设风险等级的情况下，利用第一确定模块确定与初始风险等级对应的第二预测模型，然后基于第二预测模块，利用第二预测模型根据第二指标数据进一步预测得到与目标对象对应的风险等级。由此，并不是所有的目标对象都要利用第二预测模型进行预测，而是根据目标对象的初始风险等级决定是否利用第二预测模型进行再次预测，从而降低了筛查成本。此外，由于第一预测模型是根据第一指标数据预测的，而第二预测模型是根据第二指标数据预测的，从而可以更为全面的对目标对象的风险等级进行预测，进而提高了风险等级预测结果的准确性。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0016]图1是本申请实施例提供的一种风险等级的预测装置的结构示意图；图2是本申请实施例提供的另一种风险等级的预测装置的结构示意图；图3是本申请实施例提供的再一种风险等级的预测装置的结构示意图。
具体实施方式
[0017]下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，对本申请进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅意在解释本申请，而不是限定本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本申请本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种风险等级的预测装置，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取目标对象的生理指标数据，其中，所述生理指标数据包括第一指标数据和第二指标数据；第一预测模块，用于利用第一预测模型根据所述第一指标数据预测所述目标对象出现目标生理指征的第一风险值，并根据所述第一风险值确定与所述目标对象对应的初始风险等级；第一确定模块，用于在所述初始风险等级大于或等于预设风险等级的情况下，确定与所述初始风险等级对应的第二预测模型；第二预测模块，用于利用所述第二预测模型根据所述第二指标数据预测所述目标对象出现所述目标生理指征的第二风险值，并根据所述第二风险值确定与所述目标对象对应的风险等级。2.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述预测装置还包括：第二获取模块，用于在确定与所述初始风险等级对应的第二预测模型之前，获取与多个预设风险等级分别对应的模型预测因子的系数；第一调整模块，用于将预设预测模型中预测因子的系数分别调整为每个所述预设风险等级对应的模型预测因子的系数，得到与每个所述预设风险等级对应的第二预测模型。3.根据权利要求1所述的装置，其特征在于，所述第一预测模块包括：第一确定子模块，用于基于所述目标对象的生理指标数据，确定所述第一预测模型中的第一预测因子的取值；第一计算子模块，用于利用所述第一预测模型根据所述第一预测因子的取值计算所述目标对象出现所述目标生理指征的第一概率，得到所述第一风险值；第二确定子模块，用于按照多个预设风险等级分别对应的风险值范围，确定所述第一风险值所在的风险等级，作为与所述目标对象对应的所述初始风险等级。4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述第二预测模块包括：第三确定子模块，用于基于所述目标对象的生理指标数据，确定所述第二预测模型中的所述第二预测因子的取值；第二计算子模块，用于利用所述第二预测模型根据所述第二预测因子的取值计算所述目标对象出现所述目标生理指征的第二概率，得到所述第二风险值；第四确定子模块，用于按照所述多个预设风险等级分别对应的风险值范围，确定所述第二风险值所在的风险等级，作为与所述目标对象对应的所述风险等级。5.根据权利要求4所述的装置，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：李希，张海波，吴超群，路甲鹏，张丽华，
申请(专利权)人：中国医学科学院阜外医院，
类型：发明
国别省市：
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