[发明专利]疾病数据分析方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本发明涉及智慧医疗，提供一种疾病数据分析方法、装置、电子设备及存储介质。该方法能够提取医疗警报信息，并提取医疗警报信息中的医疗警报对象，爬取与医疗警报信息相关的舆情数据，并爬取与医疗警报对象对应的医疗数据，分析舆情数据，得到第一数据特征，分析医疗数据，得到第二数据特征，将第一数据特征及第二数据特征输入至预先构建的谣言检测模型中，得到检测结果，当检测结果为非谣言结果时，融合第一数据特征及第二数据特征，得到目标向量，将目标向量输入至预先训练好的疾病预警模型中，得到医疗警报对象的分析结果。本发明能够提高疾病数据分析的准确度。此外，本发明还涉及区块链技术，所述分析结果可存储于区块链中。

技术领域

本发明涉及智慧医疗技术领域，尤其涉及一种疾病数据分析方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着对医疗的重视程度的提高，对疾病数据进行分析也更加普遍，然而，在现有的疾病数据分析方案中，由于没有多方位地分析疾病数据，以及分析的疾病数据不够全面，导致无法准确分析疾病数据，进而导致疾病预警的准确度低。

发明内容

鉴于以上内容，有必要提供一种疾病数据分析方法、装置、电子设备及存储介质，能够提高疾病数据分析的准确度，进而能够准确地对疾病进行预警。

一方面，本发明提出一种疾病数据分析方法，所述疾病数据分析方法包括：

当接收到数据分析请求时，从所述数据分析请求中提取医疗警报信息，并提取所述医疗警报信息中的医疗警报对象；

爬取与所述医疗警报信息相关的舆情数据，并爬取与所述医疗警报对象对应的医疗数据；

分析所述舆情数据，得到第一数据特征，并分析所述医疗数据，得到第二数据特征；

将所述第一数据特征及所述第二数据特征输入至预先构建的谣言检测模型中，得到检测结果；

当所述检测结果为非谣言结果时，融合所述第一数据特征及所述第二数据特征，得到目标向量；

将所述目标向量输入至预先训练好的疾病预警模型中，得到所述医疗警报对象的分析结果。

根据本发明优选实施例，所述提取所述医疗警报信息中的医疗警报对象包括：

对所述医疗警报信息进行分词处理，得到多个分词；

识别所述多个分词的词性，并将词性为预设词性的分词确定为目标词语；

将所述目标词语与配置库中的诊断对象进行匹配；

将与所述诊断对象匹配成功的目标词语确定为所述医疗警报对象。

根据本发明优选实施例，所述分析所述舆情数据，得到第一数据特征包括以下一种或者多种方式的组合：

获取所述舆情数据的传播用户，并对所述传播用户进行用户画像分析，得到所述舆情数据的传播知识图谱；及/或

获取所述舆情数据的传播区域，确定每个传播区域的传播数量，并根据所述传播数量确定每个传播区域的传播比例，将传播比例最大的传播区域确定为所述舆情数据的目标区域；及/或

对所述舆情数据进行情感分析，得到所述舆情数据的情感值。

根据本发明优选实施例，所述分析所述医疗数据，得到第二数据特征包括：

获取所述医疗数据的认证机构；

检测所述认证机构是否存在于配置医疗机构列表中，所述配置医疗机构列表中存储多个有效医疗认证机构；

当检测到任意认证机构存在于配置医疗机构列表中时，将与所述任意认证机构对应的医疗数据确定为所述第二数据特征。