[发明专利]病程预测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种病程预测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待预测患者在多个维度的医疗记录数据；

根据所述多个维度的医疗记录数据，采用预设的病程数据模型进行病程预测，得到所述待预测患者的目标病程发展方向；

根据所述目标病程发展方向，计算所述待预测患者的预测治愈时间。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个维度的医疗记录数据，采用预设的病程数据模型进行病程预测，得到所述待预测患者的目标病程发展方向，包括：

根据所述多个维度的医疗记录数据，分别采用所述多个维度对应的病程数据模型进行病程预测，得到所述多个维度对应的病程发展方向；

根据所述多个维度对应的病程发展方向，得到所述待预测患者的目标病程发展方向。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个维度的医疗记录数据，采用预设的病程数据模型进行病程预测，得到所述待预测患者的目标病程发展方向，包括：

采用预设回归分析算法，对所述多个维度对应的病程发展方向进行拟合分析，得到所述目标病程发展方向。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个维度的医疗记录数据，分别采用所述多个维度对应的病程数据模型进行病程预测，得到所述多个维度对应的病程发展方向之前，所述方法还包括：

获取多个维度的样本数据，每个维度的样本数据包括：所述每个维度下多个历史治愈患者在对应治疗时间段内的医疗记录数据；

根据所述每个维度下所述多个历史治愈患者在对应治疗时间段内的医疗记录数据进行线性拟合，得到所述每个维度下医疗记录数据在所述对应治疗时间段内的变化曲线；

根据所述变化曲线，标记所述每个维度下医疗记录数据和病程发展方向的对应关系；

根据标记的所述对应关系，生成所述每个维度对应的病程数据模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述每个维度下所述多个历史治愈患者在对应治疗时间段内的医疗记录数据进行线性拟合，得到所述每个维度下医疗记录数据在所述对应治疗时间段内的变化曲线，包括：

对所述多个历史治愈患者进行分组，得到多个患者组；

根据所述每个维度下每个患者组在对应治疗时间段内的医疗记录数据进行线性拟合，得到所述每个维度下所述每个患者组的所述变化曲线；

所述根据标记的所述对应关系，生成所述每个维度对应的病程数据模型，包括：

根据所述每个维度下所述每个患者组的所述变化曲线，生成所述每个患者组在所述每个维度对应的病程数据模型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述多个历史治愈患者进行分组，得到多个患者组，包括：

根据患者属性或者开始治疗时的患者病程阶段，对所述多个历史治愈患者进行分组，得到所述多个患者组。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个维度的医疗记录数据，采用预设的病程数据模型进行病程预测，得到所述待预测患者的目标病程发展方向，还包括：

根据所述多个维度的医疗记录数据，采用预设的多维度病程数据模型进行病程预测，得到所述目标病程发展方向。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个维度的医疗记录数据，采用预设的多维度病程数据模型进行病程预测，得到所述目标病程发展方向之前，所述方法还包括：

对所述多个维度对应的病程数据模型的变化曲线进行多元线性回归，得到所述多维度病程数据模型。

9.根据权利要求1-8任一所述的方法，其特征在于，所述多个维度的医疗记录数据包括如下至少两个维度的医疗记录数据：

护理检查数据、血样检验数据、影像诊断数据、治疗医嘱数据。