医疗对象的类别决策方法、装置、电子设备及存储介质

技术特征：
1.一种医疗对象的类别决策方法，其特征在于，包括：采集医疗对象的用户画像数据以及在历史时间段的医疗数据，所述医疗数据包括疾病诊断数据以及诊断资源消耗数据；根据所述用户画像数据，确定所述疾病诊断数据中特征数据之间的第一关联信息，以及确定所述诊断资源消耗数据中特征数据之间的第二关联信息；根据所述第一关联信息，对所述疾病诊断数据中独立的特征数据进行标记，以及根据所述第二关联信息，对所述诊断资源消耗数据中关联的特征数据进行标记，得到标记后疾病诊断数据和标记后诊断资源消耗数据；将标记后疾病诊断数据和标记后诊断资源消耗数据，输入预设医疗对象分类模型，以使得所述预设医疗对象分类模型对所述独立的特征数据进行独立决策，并对所述关联的特征数据进行关联决策，生成医疗对象所属的类别；输出所述医疗对象所属的类别。2.根据权利要求1所述的医疗对象的类别决策方法，其特征在于，所述疾病诊断数据中特征数据包括诊断项数据；所述确定所述疾病诊断数据中特征数据之间的第一关联信息，包括：将所述疾病诊断数据及所述用户画像数据输入第一关联分析模型，得到所述疾病诊断数据中所包含的诊断项数据之间的独立关系；根据所述独立关系，生成独立的诊断项数据之间的独立标签，作为所述第一关联信息。3.根据权利要求2所述的医疗对象的类别决策方法，其特征在于，所述根据所述第一关联信息，对所述疾病诊断数据中独立的特征数据进行标记，包括：利用所述独立的诊断项数据之间的独立标签，对所述疾病诊断数据中独立的诊断项数据进行标记。4.根据权利要求1所述的医疗对象的类别决策方法，其特征在于，所述诊断资源消耗数据中特征数据包括消耗项数据；所述确定所述诊断资源消耗数据中特征数据之间的第二关联信息，包括：将所述诊断资源消耗数据及所述用户画像数据输入第二关联分析模型，得到所述诊断资源消耗数据中所包含的消耗项数据之间的关联关系；根据所述关联关系，生成关联的消耗项数据之间的关联标签，作为所述第二关联信息。5.根据权利要求4所述的医疗对象的类别决策方法，其特征在于，所述根据所述第二关联信息，对所述诊断资源消耗数据中关联的特征数据进行标记，包括：利用所述关联的消耗项数据之间的关联标签，对所述诊断资源消耗数据中关联的特征数据进行标记。6.根据权利要求1-5任一项所述的医疗对象的类别决策方法，其特征在于，所述将标记后疾病诊断数据和标记后诊断资源消耗数据，输入预设医疗对象分类模型，包括：确定所述医疗对象对应的分类目标；获取所述分类目标所对应的预设医疗对象分类模型；将所述标记后疾病诊断数据和标记后诊断资源消耗数据，输入所述分类目标所对应的预设医疗对象分类模型。7.根据权利要求6所述的医疗对象的类别决策方法，其特征在于，所述分类目标包括医
疗资源分配目标及医疗项目指引目标，所述方法还包括：当所述分类目标为医疗资源分配目标时，确定匹配所述医疗对象所属的类别的医疗资源，将所述医疗资源分配给所述医疗对象；当所述分类目标为医疗项目指引目标时，确定匹配所述医疗对象所属的类别的医疗项目，将所述医疗项目分配给所述医疗对象。8.一种医疗对象的类别决策装置，其特征在于，包括：采集模块，用于采集医疗对象的用户画像数据以及在历史时间段的医疗数据，所述医疗数据包括疾病诊断数据以及诊断资源消耗数据；确定模块，用于根据所述用户画像数据，确定所述疾病诊断数据中特征数据之间的第一关联信息，以及确定所述诊断资源消耗数据中特征数据之间的第二关联信息；标记模块，用于根据所述第一关联信息，对所述疾病诊断数据中独立的特征数据进行标记，以及根据所述第二关联信息，对所述诊断资源消耗数据中关联的特征数据进行标记，得到标记后疾病诊断数据和标记后诊断资源消耗数据；分类模块，用于将标记后疾病诊断数据和标记后诊断资源消耗数据，输入预设医疗对象分类模型，以使得所述预设医疗对象分类模型对所述独立的特征数据进行独立决策，并对所述关联的特征数据进行关联决策，生成医疗对象所属的类别；输出模块，用于输出所述医疗对象所属的类别。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，存储有计算机可读指令；处理器，读取存储器存储的计算机可读指令，以执行权利要求1-7任一项所述的方法。10.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机可读指令，当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时，使计算机执行权利要求1-7任一项所述的方法。

技术总结
本申请公开了一种医疗对象的类别决策方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：采集医疗对象的用户画像数据以及在历史时间段的医疗数据，医疗数据包括疾病诊断数据以及诊断资源消耗数据；根据用户画像数据确定疾病诊断数据中特征数据之间的第一关联信息，以及确定诊断资源消耗数据中特征数据之间的第二关联信息；根据第一关联信息对疾病诊断数据中独立的特征数据进行标记，以及根据第二关联信息对诊断资源消耗数据中关联的特征数据进行标记，得到标记后疾病诊断数据和标记后诊断资源消耗数据；基于标记后疾病诊断数据和标记后诊断资源消耗数据，采用预设医疗对象分类模型生成医疗对象的类别。本申请可以提升医疗对象的类别决策的可靠性。类别决策的可靠性。类别决策的可靠性。


技术研发人员：申文武 杨翠 郑涛 刘万利
受保护的技术使用者：四川大学
技术研发日：2022.03.07
技术公布日：2022/4/12