[发明专利]患者分类装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种患者分类装置，包括：

数据获取模块，用于获取目标患者的样本数据；

样本分类模块，用于将所述样本数据输入样本分类网络，得到样本分类结果；

知识分类模块，用于当根据所述样本分类结果确定所述样本数据为第一样本时，将所述样本数据输入知识分类模型，得到所述目标患者的患者分类结果；所述知识分类模型基于医学知识进行患者分类；

数据分类模块，用于当根据所述样本分类结果确定所述样本数据为第二样本时，将所述样本数据输入数据分类模型，得到所述目标患者的患者分类结果；所述数据分类模型基于神经网络进行患者分类。

2.根据权利要求1所述的患者分类装置，其特征在于，所述患者分类装置还包括：

标识获取模块，用于获取所述目标患者所对应的疾病标识；

获取模块，用于获取与所述疾病标识所对应的样本分类网络、知识分类模型以及数据分类模型。

3.根据权利要求1所述的患者分类装置，其特征在于，所述数据获取模块包括：

随访获取子模块，用于获取目标患者的随访数据，所述随访数据包括患者基本信息、疾病检查信息、历史用药信息以及医生开药信息，所述疾病检查信息包括症状信息；

随访确定子模块，用于将所述随访数据确定为样本数据。

4.根据权利要求1所述的患者分类装置，其特征在于，所述样本分类模块包括：

样本输入子模块，用于将所述样本数据输入样本分类网络，得到样本分类评估值；

第一确定子模块，用于当所述样本分类评估值大于预设的评估值阈值时，确定所述样本数据的样本类型为第一样本；

第二确定子模块，用于当所述样本分类评估值小于等于所述评估值阈值时，确定所述样本数据的样本类型为第二样本；

结果生成子模块，用于根据所述样本分类评估值和所述样本类型生成样本分类结果。

5.根据权利要求1所述的患者分类装置，其特征在于，所述患者分类装置还包括：

数据集获取子模块，用于获取医学知识数据集；

信息抽取子模块，用于抽取所述医学知识数据集中的症状信息以及与所述症状信息相对应的患者分类结果信息；

知识模型构建子模块，用于根据所述症状信息和所述患者分类结果信息构建知识分类模型。

6.根据权利要求5所述的患者分类装置，其特征在于，所述知识分类模块包括：

距离计算子模块，用于计算所述样本数据与所述知识分类模型中各症状信息间的编辑距离；

信息选取子模块，用于选取具有最小编辑距离的症状信息所对应的患者分类结果信息，以生成患者分类结果。

7.根据权利要求1所述的患者分类装置，其特征在于，所述数据分类模块包括：

参数获取子模块，用于将所述样本数据输入数据分类模型，得到所述样本数据在各候选分类结果下的长期奖励参数与短期奖励参数；

累积计算子模块，用于根据得到的长期奖励参数与短期奖励参数，计算所述样本数据针对所述各候选分类结果的累积奖励参数；

分类确定子模块，用于选取最大累积奖励参数所对应的候选分类结果作为患者分类结果。

8.根据权利要求1所述的患者分类装置，其特征在于，所述患者分类装置还包括：

开药查询模块，用于查询与所述患者分类结果相关联的开药信息；

展示模块，用于通过终端展示所述目标患者的患者分类结果以及所述开药信息。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至8中任一项所述的患者分类装置中的各模块的功能。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的患者分类装置中的各模块的功能。