[发明专利]阈值判定模型确定方法、装置、医疗检测设备及存储介质

说明书

本发明实施例公开了一种阈值判定模型确定方法、装置、医疗检测设备及存储介质。该方法包括：使用阈值训练样本对对预先构建的神经网络模型进行训练；其中，所述阈值训练样本对包括基于患者病历所提取的阈值参考数据和与所述阈值参考数据对应的阈值结果数据；所述阈值结果数据包括阈值上限和/或阈值下限；将训练完成的神经网络模型作为所述阈值判定模型，以根据所述阈值判定模型确定不同患者的预警阈值。采用上述方案进行阈值判定模型的训练，使得通过引入阈值判定模型对不同患者的预警模型进行自动调整，无需在医疗检测设备使用时进行阈值设定和校对，提高了用户的使用体验。

技术领域

本发明实施例涉及医疗技术领域，尤其涉及一种阈值判定模型确定方法、装置、医疗检测设备及存储介质。

背景技术

随着家庭医疗护理趋势的兴起和用户对自身健康关注度的增加，便携式医疗检测设备的使用越来越广泛。

现有技术中的医疗检测设备通常根据预先设定的固定预警阈值，或者通过医护人员根据患者的自身状况手动调整的预警阈值，对患者的检测数据进行有效预警。

然而，上述方式无法针对不同患者对预警阈值进行自动调整，导致医疗检测设备使用时需要频繁的进行阈值设定和校对，还会由于患者个体差异而产生诸多误报警和漏报警的情况，降低了用户的使用体验。

发明内容

本发明提供一种阈值判定模型确定方法、装置、医疗检测设备及存储介质，以实现医疗检测设备的预警阈值的自动调整，进而提到医疗检测设备的预警阈值与患者之间的匹配度。

第一方面，本发明实施例提供了一种阈值判定模型确定方法，包括：

使用阈值训练样本对对预先构建的神经网络模型进行训练；其中，所述阈值训练样本对包括基于患者病历所提取的阈值参考数据和与所述阈值参考数据对应的阈值结果数据；所述阈值结果数据包括阈值上限和/或阈值下限；

将训练完成的神经网络模型作为所述阈值判定模型，以根据所述阈值判定模型确定不同患者的预警阈值。

第二方面，本发明实施例还提供了一种阈值判定模型确定装置，包括：

模型训练模块，用于使用阈值训练样本对对预先构建的神经网络模型进行训练；其中，所述阈值训练样本对包括基于患者病历所提取的阈值参考数据和与所述阈值参考数据对应的阈值结果数据；所述阈值结果数据包括阈值上限和/或阈值下限；

模型确定模块，用于将训练完成的神经网络模型作为所述阈值判定模型，以根据所述阈值判定模型确定不同患者的预警阈值。

第三方面，本发明实施例还提供了一种医疗检测设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面实施例所提供的一种阈值判定模型确定方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面实施例所提供的一种阈值判定模型确定方法。

本发明实施例通过使用阈值训练样本对对预先构建的神经网络模型进行训练，其中阈值训练样本对包括基于患者病历所提取的阈值参考数据和与所述阈值参考数据对应的阈值结果数据；所述阈值结果数据包括阈值上限和/或阈值下限；将训练完成的神经网络模型作为所述阈值判定模型，以根据所述阈值判定模型确定不同患者的预警阈值。采用上述方案进行阈值判定模型的训练，使得通过引入阈值判定模型对不同患者的预警模型进行自动调整，无需在医疗检测设备使用时进行阈值设定和校对，提高了用户的使用体验。

附图说明

图1是本发明实施例一中的一种阈值判定模型确定方法的流程示意图；