[发明专利]检查项目推送方法、系统、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种检查项目推送方法，其特征在于，所述检查项目推送方法包括：

获取目标用户的目标用户信息和目标状态参数；

基于预设数据推送模型学习的用户信息、状态参数和检查项目信息的关联关系，确定所述目标用户信息和所述目标状态参数对应的目标检查项目信息，并向所述目标用户推送所述目标检查项目信息。

2.根据权利要求1所述的检查项目推送方法，其特征在于，所述基于预设数据推送模型学习的用户信息、状态参数和检查项目信息的关联关系，确定所述目标用户信息和所述目标状态参数对应的目标检查项目信息之前，包括：

获取样本数据，所述样本数据包括样本用户的样本用户信息、所述样本用户信息对应的历史状态参数以及所述样本用户信息对应的历史检查项目信息；

基于所述样本数据，对预设初始推送模型进行训练，以确定所述用户信息、状态参数和检查项目信息共同出现的概率，作为所述用户信息、状态参数、检查项目信息的关联关系；

基于训练后的初始推送模型，确定所述数据推送模型。

3.根据权利要求2所述的检查项目推送方法，其特征在于，所述基于所述样本数据，对预设初始推送模型进行训练，以确定所述用户信息、状态参数和检查项目信息共同出现的概率，包括：

基于所述初始推送模型的名称嵌入层、类型嵌入层以及就诊次序嵌入层，将所述样本用户信息、历史状态参数以及历史检查项目信息映射为目标向量数据；

基于所述初始推送模型的主体模块以及所述目标向量数据，确定所述用户信息、状态参数和检查项目信息共同出现的概率。

4.根据权利要求3所述的检查项目推送方法，其特征在于，所述基于所述初始推送模型的名称嵌入层、类型嵌入层以及就诊次序嵌入层，将所述样本用户信息、历史状态参数以及历史检查项目信息映射为目标向量数据，包括：

基于所述名称嵌入层对所述样本用户信息、历史状态参数以及历史检查项目信息中的名称数据进行向量表示，得到名称向量数据；

基于所述类型嵌入层对所述样本用户信息、历史状态参数以及历史检查项目信息的类型进行向量表示，得到类型向量数据；

基于所述就诊次序嵌入层对所述样本用户信息、历史状态参数以及历史检查项目信息的按照就诊时间次序进行向量表示，得到就诊次序向量数据；

将所述名称向量数据、类型向量数据以及就诊次序向量数据求和，生成所述目标向量数据。

5.根据权利要求2所述的检查项目推送方法，其特征在于，所述基于所述样本数据，对预设初始推送模型进行训练，还包括：

基于所述样本数据对应的时间戳顺序，将所述样本数据进行排序，并基于排序后的所述样本数据对初始推送模型进行训练。

6.根据权利要求2所述的检查项目推送方法，其特征在于，所述基于训练后的初始推送模型，确定所述数据推送模型，包括：

获取所述目标用户的相关用户信息、相关状态参数以及相关检查项目信息；

基于所述相关用户信息、相关状态参数以及相关检查项目信息，对训练后的初始推送模型进行迭代训练，得到更新后的初始推送模型，作为所述数据推送模型。

7.根据权利要求6所述的检查项目推送方法，其特征在于，所述基于所述相关用户信息、相关状态参数以及相关检查项目信息，对训练后的初始推送模型进行迭代训练，包括：

基于所述相关用户信息、相关状态参数以及相关检查项目信息迭代更新样本数据，并标记与所述相关检查项目信息对应的真实检查项目标签；

根据所述迭代更新样本数据和真实检查项目标签，并对所述初始推送模型进行训练，得到校正后的初始推送模型。

8.一种检查项目推送系统，其特征在于，所述检查项目推送系统用于执行权利要求1-7中任意一项所述检查项目推送方法，该推送系统包括：

数据获取模块，用于获取目标用户的目标用户信息和目标状态参数；

检查项目确定模块，用于基于预设数据推送模型学习的用户信息、状态参数和检查项目信息的关联关系，确定所述目标用户信息和目标状态参数对应的目标检查项目信息。