技术特征:
1.一种健康画像的方法,其特征在于,包括:
获取目标用户在预设的医疗平台的医疗数据;
通过预定义的质控规则,对所述医疗数据进行质量控制处理,以得到有效性和稀疏性均处于预设范围的质控数据;
对所述质控数据进行降维处理,得到主要维度数据;
通过bp算法,计算所述主要维度数据中各个维度对应的初始权重信息;
将各个主要维度数据,以及,各个主要维度数据对应的初始权重信息输入到预先训练的分类模型中,得到输出的维度类别和各个维度类别对应的类别权重数据;其中,每个维度类别包括至少一个主要维度数据;
根据类别权重数据,对归一化处理后的各个维度类别中的主要维度数据进行加权统计,得到各个维度类别的评分信息;
根据所述维度类别,以及所述维度类别对应的评分信息,确定所述目标用户的健康画像报告。
2.根据权利要求1所述的健康画像的方法,其特征在于,所述将各个主要维度数据,以及,各个主要维度数据对应的初始权重信息输入到预先训练的分类模型中之前,包括:
将预设数量的样本维度和样本权重信息作为训练样本;
将所述训练样本输入到预先构建的分类初始模型中进行训练,得到所述分类模型。
3.根据权利要求2所述的健康画像的方法,其特征在于,所述分类初始模型包括svm分类函数;
所述svm分类函数的表达式为:
其中,ai表示引入的拉格朗日乘子,ai≥0;i=1,2,3,…,n;xi,yi表示在特征空间的样本数据;x表示特征向量;b表示截距。
4.根据权利要求1所述的健康画像的方法,其特征在于,所述预设的医疗平台包括院前急救平台、创伤救治平台、his、pacs、lis、ras、基层公卫系统、家庭医生系统和绩效平台的至少一种。
5.根据权利要求1所述的健康画像的方法,其特征在于,所述预定义的质控规则包括数据非空判断规则和日期型数据验证规则的至少一种。
6.根据权利要求1所述的健康画像的方法,其特征在于,所述维度类别包括个人行为、社会环境、遗传生理、医疗保健和环境因素的至少一种。
7.一种健康画像的装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取目标用户在预设的医疗平台的医疗数据;
质控模块,用于通过预定义的质控规则,对所述医疗数据进行质量控制处理,以得到有效性和稀疏性均处于预设范围的质控数据;
降维模块,用于对所述质控数据进行降维处理,得到主要维度数据;
计算模块,用于通过bp算法,计算所述主要维度数据中各个维度对应的初始权重信息;
输入模块,用于将各个主要维度数据,以及,各个主要维度数据对应的初始权重信息输入到预先训练的分类模型中,得到输出的维度类别和各个维度类别对应的类别权重数据;其中,每个维度类别包括至少一个主要维度数据;
统计模块,用于根据类别权重数据,对归一化处理后的各个维度类别中的主要维度数据进行加权统计,得到各个维度类别的评分信息;
确定模块,用于根据所述维度类别,以及所述维度类别对应的评分信息,确定所述目标用户的健康画像报告。
8.根据权利要求7所述的健康画像的装置,其特征在于,还包括训练模块;
所述训练模块,用于将各个主要维度数据,以及,各个主要维度数据对应的初始权重信息输入到预先训练的分类模型中之前,将预设数量的样本维度和样本权重信息作为训练样本;将所述训练样本输入到预先构建的分类初始模型中进行训练,得到所述分类模型。
9.一种健康画像的设备,其特征在于,包括处理器和存储器,所述处理器与所述存储器相连:
其中,所述处理器,用于调用并执行所述存储器中存储的程序;
所述存储器,用于存储所述程序,所述程序至少用于执行权利要求1-6任一项所述的方法。
10.一种健康画像的系统,其特征在于,包括医院协同平台、基层系统平台,以及,权利要求9所述的健康画像的设备;
所述健康画像的设备分别与所述医院协同平台、所述基层系统平台进行数据传输。
技术总结
本发明涉及健康画像技术领域,具体涉及一种健康画像的方法、装置、设备和系统,方法包括获取目标用户在预设的医疗平台的医疗数据;对医疗数据进行质量控制处理以得到质控数据;对质控数据进行降维,得到主要维度数据;计算主要维度数据中各个维度对应的初始权重信息;将各个主要维度数据、对应的初始权重信息输入到分类模型中,得到维度类别和类别权重数据;根据类别权重数据,对归一化处理后的各个维度类别中的主要维度数据进行加权统计,确定目标用户的健康画像报告。本申请面对海量异构数据时,能够快速有效的获取与处理健康画像有效数据,得到个人健康画像数据,本申请整合了多个医疗平台的医疗数据,为普通用户提供了多维度的健康画像。
技术研发人员:包培文;杨开轶;刘阳;侯文利
受保护的技术使用者:北京冠新医卫软件科技有限公司
技术研发日:2021.03.08
技术公布日:2021.04.02
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网址: 健康画像的方法、装置、设备和系统与流程 https://m.trfsz.com/newsview1530912.html