【技术实现步骤摘要】
疾病分类方法、疾病分类装置、电子设备及存储介质
[0001]本申请涉及人工智能技术及数字医疗领域,尤其涉及一种疾病分类方法、疾病分类装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]目前,在疾病分类过程中往往采用人工分类的方式来对病历中的疾病进行分类,这一方式往往需要工作人员具备丰富的医学知识经验,且存在着较大的人为主观性,影响疾病分类的准确性,因此,如何提高疾病分类的准确性,成为了亟待解决的技术问题。
技术实现思路
[0003]本申请实施例的主要目的在于提出一种疾病分类方法、疾病分类装置、电子设备及存储介质,旨在提高疾病分类的准确性。
[0004]为实现上述目的,本申请实施例的第一方面提出了一种疾病分类方法,所述方法包括:
[0005]获取目标病历数据;
[0006]对所述目标病历数据进行内容提取,得到初步疾病数据;
[0007]基于预设的疾病知识图谱对所述初步疾病数据进行数据更新,得到目标疾病数据;
[0008]基于预设的疾病分类模型和候选疾病类别对所述目标疾病数据 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种疾病分类方法,其特征在于,所述方法包括:获取目标病历数据;对所述目标病历数据进行内容提取,得到初步疾病数据;基于预设的疾病知识图谱对所述初步疾病数据进行数据更新,得到目标疾病数据;基于预设的疾病分类模型和候选疾病类别对所述目标疾病数据进行疾病评分,得到所述目标疾病数据属于每个所述候选疾病类别的目标置信度;比对所述目标置信度和预设的置信度阈值;若存在所述目标置信度高于所述置信度阈值,则选取数值最大的目标置信度对应的候选疾病类别作为所述目标病历数据的目标疾病类别;若不存在所述目标置信度高于所述置信度阈值,则若不存在所述目标置信度高于所述置信度阈值,则获取所述目标病历数据的日志信息,并基于所述日志信息得到所述目标病历数据的目标疾病类别。2.根据权利要求1所述的疾病分类方法,其特征在于,所述基于预设的疾病分类模型和候选疾病类别对所述目标疾病数据进行疾病评分,得到所述目标疾病数据属于每个所述候选疾病类别的目标置信度,包括:将所述目标疾病数据输入至预设的疾病分类模型中,所述疾病分类模型包括特征提取网络、第一评分网络、第二评分网络;基于所述特征提取网络对所述目标疾病数据进行语义提取,得到疾病语义特征;基于所述第一评分网络和所述候选疾病类别对所述疾病语义特征进行召回评分,得到第一置信度;基于所述第二评分网络的业务逻辑规则对所述疾病语义特征进行逻辑评分,得到第二置信度;基于所述第一置信度和所述第二置信度,得到所述目标置信度。3.根据权利要求1所述的疾病分类方法,其特征在于,所述若不存在所述目标置信度高于所述置信度阈值,则获取所述目标病历数据的日志信息,并基于所述日志信息得到所述目标病历数据的目标疾病类别,包括:若不存在所述目标置信度高于所述置信度阈值,则获取目标疾病数据的日志信息;基于所述日志信息计算所述目标疾病数据的调用量;根据所述调用量对所述目标疾病数据进行排序,得到目标疾病序列;将所述目标疾病序列发送至疾病审核端;接收所述疾病审核端根据所述目标疾病序列反馈的疾病标注数据;基于所述疾病标注数据,得到所述目标病历数据的所述目标疾病类别。4.根据权利要求1所述的疾病分类方法,其特征在于,所述对所述目标病历数据进行内容提取,得到初步疾病数据,包括:对所述目标病历数据进行扫描处理,得到病历文本信息;对所述病历文本信息进行字符识别,得到多个疾病描述字符;对所述疾病...
【专利技术属性】
技术研发人员:陈若菲,
申请(专利权)人:中国平安人寿保险股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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