[发明专利]基于风险预测的就诊分配方法、装置、计算机设备有效

专利信息
申请号: 202010688314.0 申请日: 2020-07-16
公开(公告)号: CN111833997B 公开(公告)日: 2023-05-30
发明(设计)人: 唐蕊 申请(专利权)人: 平安科技(深圳)有限公司
主分类号: G16H40/20 分类号: G16H40/20;G16H50/20;G16H50/30
代理公司: 深圳市精英专利事务所 44242 代理人: 涂年影
地址: 518000 广东省深圳市福田区福*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 基于 风险 预测 就诊 分配 方法 装置 计算机 设备
【权利要求书】:

1.一种基于风险预测的就诊分配方法,应用于管理服务器,所述管理服务器与至少一台客户端进行通信,其特征在于,包括:

若接收到来自所述客户端的预测请求信息,根据预存的询问数据库及所述预测请求信息的预测类型获取与所述预测类型对应的询问信息并发送至所述客户端;

若接收到所述客户端根据所述询问信息反馈的答复信息,根据预存的信息量化规则对所述答复信息及所述预测请求信息进行量化以得到对应的量化信息;其中,所述量化信息包括病患量化信息及关联量化信息;

根据预存的病患风险预测模型获取与所述病患量化信息对应的病患风险值;

根据预存的关联风险预测模型获取与所述关联量化信息对应的关联风险值;

根据预存的风险系数计算公式对所述病患风险值及所述关联风险值进行计算以得到对应的风险预测结果并反馈至所述客户端;

若接收到来自所述客户端的就诊请求,根据预存的当前就诊信息获取与所述风险预测结果及所述预测类型对应的就诊分配信息并反馈至所述客户端;

所述信息量化规则包括病患项目信息、关联项目信息及项目值量化规则,所述量化信息包括对与每一项目对应的项目值进行量化表示的量化值,所述根据预存的信息量化规则对所述答复信息及所述预测请求信息进行量化以得到对应的量化信息,包括:

根据所述病患项目信息及所述关联项目信息对所述答复信息及所述预测请求信息中的个人信息进行分类,以得到与所述病患项目信息对应的病患信息及与所述关联项目信息对应的关联信息;

根据所述项目值量化规则对所述病患信息的项目值及所述关联信息的项目值分别进行以得到对应的病患量化信息及关联量化信息。

2.根据权利要求1所述的基于风险预测的就诊分配方法,其特征在于,所述根据预存的询问数据库及所述预测请求信息的预测类型获取与所述预测类型对应的询问信息并发送至所述客户端,包括:

获取所述询问数据库中与所述预测类型相匹配的第一询问数据;

将所述询问数据库中的默认询问数据及所述第一询问数据组合为所述询问信息并发送至所述客户端。

3.根据权利要求1所述的基于风险预测的就诊分配方法,其特征在于,所述根据预存的病患风险预测模型获取与所述病患量化信息对应的病患风险值之前,还包括:

若接收到所述管理服务器的管理员所输入的样本数据库,根据所述样本数据库所包含的样本数据及预存的梯度计算公式分别对所述病患风险预测模型及所述关联风险预测模型进行训练,以得到训练后的所述病患风险预测模型及训练后的所述关联风险预测模型。

4.根据权利要求3所述的基于风险预测的就诊分配方法,其特征在于,所述根据所述样本数据库所包含的样本数据及预存的梯度计算公式分别对所述病患风险预测模型及所述关联风险预测模型进行训练,包括:

根据所述信息量化规则对一条所述样本数据进行量化以得到对应的样本量化信息,其中,所述样本量化信息包括样本诊断量化信息、样本病患量化信息及样本关联量化信息;

根据所述病患风险预测模型获取与所述样本病患量化信息对应的样本病患风险值;

根据所述关联风险预测模型获取与所述样本关联量化信息对应的样本关联风险值;

根据所述样本诊断量化信息分别获取与所述样本病患风险值对应的第一损失值及与所述样本关联风险值对应的第二损失值;

根据所述梯度计算公式、所述第一损失值及所述病患风险预测模型的计算值计算得到所述病患风险预测模型中每一参数的更新值以更新所述参数的参数值;

根据所述梯度计算公式、所述第二损失值及所述关联风险预测模型的计算值计算得到所述关联风险预测模型中每一参数的更新值以更新所述参数的参数值。

5.根据权利要求1所述的基于风险预测的就诊分配方法,其特征在于,所述根据预存的风险系数计算公式对所述病患风险值及所述关联风险值进行计算以得到对应的风险预测结果并反馈至所述客户端之前,包括:

根据所述预测类型获取预存的权重信息表中与所述预测类型对应的一组权重值,对所述风险系数计算公式中的权重系数进行配置。

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