一种医疗认知智能科研平台的模型管理和应用方法与流程

1.本发明涉及智能医疗技术领域，具体为一种医疗认知智能科研平台的模型管理和应用方法。


背景技术：

2.智能医疗是通过打造健康档案区域医疗信息平台，利用最先进的物联网技术，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，逐步达到信息化，由于线下医疗资源紧缺，人们越来越倾向于在互联网平台上寻找健康知识。在医疗认知智能科研平台应用过程中，需要构建对应的医疗认知模型，并对模型进行管理和应用。
3.现有的医疗认知智能科研平台的模型管理和应用方法，不便于对使用中的模型进行持续的监测，并不便于根据监测结果以及使用频率对不同类的模型进行分级优化，为此，我们提出一种医疗认知智能科研平台的模型管理和应用方法。


技术实现要素：

4.针对现有技术的不足，本发明提供了一种医疗认知智能科研平台的模型管理和应用方法，解决了上述背景技术中提出的问题。
5.为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种医疗认知智能科研平台的模型管理和应用方法，包括以下步骤：
6.s1、医疗认知数据库构建
7.a.医疗认知数据录入
8.向医疗认知数据库中录入相关的医疗数据；
9.b.医疗认知数据分类
10.根据医疗类别的不同，设定不同的关键字集群，根据关键字集群对医疗认知数据进行智能分类；
11.c.医疗认知数据检测
12.对不同的医疗认知数据进行监测检查并生成检查结果，检测时与网络相关知识数据以及同类医疗库知识数据进行纵向和横向的对比，并依据对比结果生成错误概率，并将错误概率大于预设值的医疗数据设为待纠错医疗数据；
13.d.医疗认知数据纠错
14.根据不同的错误概率区间对检查结果进行分级，按照不同的纠错分级依次将不同区间的待纠错医疗数据递交至对应级别的医疗人员进行医疗数据纠错；
15.e.医疗认知数据库储存
16.最后将纠错后的数据更新保存至医疗认知数据库中进行储存，并将原始数据与纠错后的数据进行分区储存。
17.s2、医疗认知数据模型管理
18.a.医疗认知数据模型生成
19.在基于医疗认知数据库中各类医疗数据的基础上，构建医疗认知数据模型，并针对不同分类的医疗认知数据构建不同的数据模型，然后将所生成的医疗认知数据模型保存至模型服务器中。
20.进一步的，所述步骤s2、医疗认知数据模型管理还包括以下步骤：
21.b.医疗认知数据模型测试
22.对医疗认知数据模型进行加载测试，测试时对输入的医疗信息查询条件进行解析并获取关键字，根据关键字匹配对应的数据模型，然后调用对应的数据模型进行数据分析并输出结果；
23.c.医疗认知数据模型更新
24.在医疗认知数据模型测试过程中收集测试报告，根据测试报告结果对医疗认知数据模型进行更新升级，获得更新后的医疗认知数据模型；
25.d.医疗认知数据模型执行
26.将更新后的医疗认知数据模型应用到实际的医疗认知智能科研平台中，并执行医疗认知数据模型。
27.进一步的，所述步骤s2、医疗认知数据模型管理还包括以下步骤：
28.e.医疗认知数据模型监测
29.在模型执行时，对不同种类的医疗认知数据模型的执行过程及执行结果进行监测，并生成监测报告；
30.f.医疗认知数据模型评估
31.对不同种类的医疗认知数据模型的监测报告进行评估，并周期性的根据不同种类的医疗认知数据模型的使用频率计算不同数据模型的重要性指数，然后根据重要性指数对数据模型进行分级，分级后根据不同的级别，针对性的设立评估指标并计算评估结果；
32.g.医疗认知数据模型优化
33.最后根据评估结果确定优先级对未达标的医疗认知数据模型进行优化，从而对于使用频率较高的医疗认知数据模型给予较高的优化程度以及优化效率。
34.进一步的，所述医疗认知数据库需要配置至少一个储存器，用于储存医疗认知数据。
35.进一步的，所述医疗认知数据模型需要配置至少一个储存器以及至少一个硬件处理器，其中储存器用于储存医疗认知数据模型代码，硬件处理器用于访问医疗认知数据模型代码并根据医疗认知数据模型代码的指令操作。
36.进一步的，所述步骤医疗认知数据模型评估的过程中，重要性指数与使用频率呈正相关。
37.本发明提供了一种医疗认知智能科研平台的模型管理和应用方法，具备以下有益效果：
38.该医疗认知智能科研平台的模型管理和应用方法，针对模型管理设置有模型生成、测试、更新、执行、监测、评估和优化的步骤，不仅能够对所构建的不同模型进行使用前的测试与更新，还能够对使用中的模型进行持续的监测及评估，并根据监测结果以及评估的重要性指数进行实时的分级优化。
39.该医疗认知智能科研平台的模型管理和应用方法，能够在基于医疗认知数据库中
各类医疗数据的基础上，针对不同分类的医疗认知数据构建不同的数据模型，适用于不同的医疗信息查询处理，并且能够对不同的医疗认知数据进行监测检查，以便于对医疗认知数据进行纠错，并且根据不同的错误概率区间对检查结果进行分级，按照不同的纠错分级依次将不同区间的待纠错医疗数据递交至对应级别的医疗人员进行医疗数据纠错，通过大数据检测以及人工纠错的方式以便于获得准确性更高的数据，并且将原始数据与纠错后的数据进行分区储存，能够避免对纠错后的数据进行二次纠错导致服务器资源的浪费。
40.该医疗认知智能科研平台的模型管理和应用方法，通过在医疗认知数据模型测试过程中收集测试报告，并且可以对不同种类的医疗认知数据模型的执行过程及执行结果进行监测，并生成监测报告，通过对不同种类的医疗认知数据模型的监测报告进行评估，而且评估时能够以一定时期作为评估周期，进而可以周期性的根据不同种类的医疗认知数据模型的使用频率计算不同数据模型的重要性指数，重要性指数与使用频率呈正相关，从而便于后期根据评估结果对于使用频率较高的医疗认知数据模型给予较高的优化程度以及优化效率，该优化方式能够有效节约服务器资源，达到较高的服务器资源利用效率。
附图说明
41.图1为本发明一种医疗认知智能科研平台的模型管理和应用方法的医疗认知数据库构建流程示意图；
42.图2为本发明一种医疗认知智能科研平台的模型管理和应用方法的医疗认知数据模型管理流程示意图。
具体实施方式
43.请参阅图1至图2，本发明提供技术方案：一种医疗认知智能科研平台的模型管理和应用方法，包括以下步骤：
44.s1、医疗认知数据库构建
45.a.医疗认知数据录入
46.向医疗认知数据库中录入相关的医疗数据；
47.b.医疗认知数据分类
48.根据医疗类别的不同，设定不同的关键字集群，根据关键字集群对医疗认知数据进行智能分类；
49.c.医疗认知数据检测
50.对不同的医疗认知数据进行监测检查并生成检查结果，检测时与网络相关知识数据以及同类医疗库知识数据进行纵向和横向的对比，并依据对比结果生成错误概率，并将错误概率大于预设值的医疗数据设为待纠错医疗数据；
51.d.医疗认知数据纠错
52.根据不同的错误概率区间对检查结果进行分级，按照不同的纠错分级依次将不同区间的待纠错医疗数据递交至对应级别的医疗人员进行医疗数据纠错；
53.e.医疗认知数据库储存
54.最后将纠错后的数据更新保存至医疗认知数据库中进行储存，并将原始数据与纠错后的数据进行分区储存。
55.s2、医疗认知数据模型管理
56.a.医疗认知数据模型生成
57.在基于医疗认知数据库中各类医疗数据的基础上，构建医疗认知数据模型，并针对不同分类的医疗认知数据构建不同的数据模型，然后将所生成的医疗认知数据模型保存至模型服务器中。
58.所述步骤s2、医疗认知数据模型管理还包括以下步骤：
59.b.医疗认知数据模型测试
60.对医疗认知数据模型进行加载测试，测试时对输入的医疗信息查询条件进行解析并获取关键字，根据关键字匹配对应的数据模型，然后调用对应的数据模型进行数据分析并输出结果；
61.c.医疗认知数据模型更新
62.在医疗认知数据模型测试过程中收集测试报告，根据测试报告结果对医疗认知数据模型进行更新升级，获得更新后的医疗认知数据模型；
63.d.医疗认知数据模型执行
64.将更新后的医疗认知数据模型应用到实际的医疗认知智能科研平台中，并执行医疗认知数据模型。
65.所述步骤s2、医疗认知数据模型管理还包括以下步骤：
66.e.医疗认知数据模型监测
67.在模型执行时，对不同种类的医疗认知数据模型的执行过程及执行结果进行监测，并生成监测报告；
68.f.医疗认知数据模型评估
69.对不同种类的医疗认知数据模型的监测报告进行评估，并周期性的根据不同种类的医疗认知数据模型的使用频率计算不同数据模型的重要性指数，然后根据重要性指数对数据模型进行分级，分级后根据不同的级别，针对性的设立评估指标并计算评估结果；
70.g.医疗认知数据模型优化
71.最后根据评估结果确定优先级对未达标的医疗认知数据模型进行优化，从而对于使用频率较高的医疗认知数据模型给予较高的优化程度以及优化效率。
72.所述医疗认知数据库需要配置至少一个储存器，用于储存医疗认知数据。
73.所述医疗认知数据模型需要配置至少一个储存器以及至少一个硬件处理器，其中储存器用于储存医疗认知数据模型代码，硬件处理器用于访问医疗认知数据模型代码并根据医疗认知数据模型代码的指令操作。
74.所述步骤医疗认知数据模型评估的过程中，重要性指数与使用频率呈正相关。
75.综上，该医疗认知智能科研平台的模型管理和应用方法，包括以下步骤：
76.s1、医疗认知数据库构建
77.a.医疗认知数据录入：向医疗认知数据库中录入相关的医疗数据；
78.b.医疗认知数据分类：根据医疗类别的不同，设定不同的关键字集群，根据关键字集群对医疗认知数据进行智能分类；
79.c.医疗认知数据检测：对不同的医疗认知数据进行监测检查并生成检查结果，检测时与网络相关知识数据以及同类医疗库知识数据进行纵向和横向的对比，并依据对比结
果生成错误概率，并将错误概率大于预设值的医疗数据设为待纠错医疗数据；
80.d.医疗认知数据纠错：根据不同的错误概率区间对检查结果进行分级，按照不同的纠错分级依次将不同区间的待纠错医疗数据递交至对应级别的医疗人员进行医疗数据纠错；
81.e.医疗认知数据库储存：最后将纠错后的数据更新保存至医疗认知数据库中进行储存，并将原始数据与纠错后的数据进行分区储存。
82.s2、医疗认知数据模型管理
83.a.医疗认知数据模型生成：在基于医疗认知数据库中各类医疗数据的基础上，构建医疗认知数据模型，并针对不同分类的医疗认知数据构建不同的数据模型，然后将所生成的医疗认知数据模型保存至模型服务器中；
84.b.医疗认知数据模型测试：对医疗认知数据模型进行加载测试，测试时对输入的医疗信息查询条件进行解析并获取关键字，根据关键字匹配对应的数据模型，然后调用对应的数据模型进行数据分析并输出结果；
85.c.医疗认知数据模型更新：在医疗认知数据模型测试过程中收集测试报告，根据测试报告结果对医疗认知数据模型进行更新升级，获得更新后的医疗认知数据模型；
86.d.医疗认知数据模型执行：将更新后的医疗认知数据模型应用到实际的医疗认知智能科研平台中，并执行医疗认知数据模型；
87.e.医疗认知数据模型监测：在模型执行时，对不同种类的医疗认知数据模型的执行过程及执行结果进行监测，并生成监测报告；
88.f.医疗认知数据模型评估：对不同种类的医疗认知数据模型的监测报告进行评估，并周期性的根据不同种类的医疗认知数据模型的使用频率计算不同数据模型的重要性指数，然后根据重要性指数对数据模型进行分级，分级后根据不同的级别，针对性的设立评估指标并计算评估结果；
89.g.医疗认知数据模型优化：最后根据评估结果确定优先级对未达标的医疗认知数据模型进行优化，从而对于使用频率较高的医疗认知数据模型给予较高的优化程度以及优化效率。