[发明专利]基于人工智能的智慧医疗大数据处理方法及智慧医疗系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的智慧医疗大数据处理方法，其特征在于，应用于智慧医疗系统，所述智慧医疗系统与多个智慧医疗订阅设备通信连接，所述方法包括：

对于任意一个所述智慧医疗订阅设备的目标订阅医疗资源，获取所述目标订阅医疗资源的医疗资源行为大数据；

对所述医疗资源行为大数据进行处理，以得到所述医疗资源行为大数据的搜索意图信息分布，所述搜索意图信息分布包括所述医疗资源行为大数据中目标医疗推送标签的搜索指向目标的意图分布信息；

根据所述搜索意图信息分布确定所述医疗资源行为大数据的大数据挖掘信息，所述大数据挖掘信息包括所述医疗资源行为大数据中所述目标医疗推送标签的搜索指向目标的挖掘标签信息。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的智慧医疗大数据处理方法，其特征在于，所述对所述医疗资源行为大数据进行处理，以得到所述医疗资源行为大数据的搜索意图信息分布，包括：

调用搜索意图分类单元对所述医疗资源行为大数据进行处理，以得到所述医疗资源行为大数据的搜索意图信息分布，所述搜索意图分类单元是通过对所述目标订阅医疗资源的参考医疗资源行为数据进行网络权重学习更新得到的。

3.根据权利要求2所述的基于人工智能的智慧医疗大数据处理方法，其特征在于，所述调用搜索意图分类单元对所述医疗资源行为大数据进行处理之前，所述方法还包括：

获取参考数据序列，所述参考数据序列包括原始订阅医疗资源的第一参考医疗资源行为数据和目标订阅医疗资源的第二参考医疗资源行为数据；

通过对所述第二参考医疗资源行为数据进行网络权重学习更新以及对所述第一参考医疗资源行为数据进行学习训练参考机器学习单元，当训练后的参考机器学习单元满足训练终止要求时，将所述训练后的参考机器学习单元作为搜索意图分类单元，所述搜索意图分类单元用于识别所述目标订阅医疗资源的医疗资源行为数据中所述目标医疗推送标签的搜索指向目标的意图分布信息。

4.根据权利要求3所述的基于人工智能的智慧医疗大数据处理方法，其特征在于，所述参考数据序列还包括第一参考医疗资源行为数据中目标医疗推送标签的搜索指向目标的参考意图分布信息；

所述通过对所述第二参考医疗资源行为数据进行网络权重学习更新以及对所述第一参考医疗资源行为数据进行学习训练参考机器学习单元，包括：

调用所述参考机器学习单元对所述第二参考医疗资源行为数据进行特征提取，得到所述第二参考医疗资源行为数据的第二决策意图分布特征；

对所述第二决策意图分布特征包括的第二分享意图分量特征或者第二持续共享意图分量特征进行特征向量统一，得到向量统一后的第二分享意图分量特征或者第二持续共享意图分量特征，所述向量统一后的第二分享意图分量特征或者第二持续共享意图分量特征包括多个意图分量，每个意图分量对应所述第二参考医疗资源行为数据中的一个行为兴趣行为；

对所述多个意图分量中每一个意图分量分别计算冗余排除信息量，并根据所有意图分量的冗余排除信息量、所述第二决策意图分布特征的特征范围和特征层级得到第三决策评估指标；

对所述多个意图分量中每一个意图分量分别计算最大平方决策评估指标，并根据所有意图分量的最大平方决策评估指标、所述第二决策意图分布特征的特征范围和特征层级得到第四决策评估指标；

根据所述第三决策评估指标和所述第四决策评估指标确定所述参考机器学习单元的第一目标决策评估指标；

调用所述参考机器学习单元对所述第一参考医疗资源行为数据进行特征提取，得到所述第一参考医疗资源行为数据的第一决策意图分布特征；

根据所述第一决策意图分布特征和所述参考意图分布信息确定所述参考机器学习单元的第二目标决策评估指标；

根据所述第一目标决策评估指标和所述第二目标决策评估指标训练所述参考机器学习单元。