技术特征：
1.一种基于大数据的单病种健康管理知识图谱生成方法，其特征在于，包括以下步骤：采集慢病人群的基础数据；对所述基础数据进行预处理；基于所述预处理后的基础数据对单病种慢病并发症的相关数据进行学习，构建单病种慢病并发症发生率预测模型和单病种慢病并发症严重程度预测模型；将初始健康管理知识图谱应用于所述单病种慢病并发症发生率预测模型和单病种慢病并发症严重程度预测模型进行强化深度学习以调整所述初始健康管理知识图谱的应用权重，得到最终健康管理知识图谱；对所述最终健康管理知识图谱进行验证，并在验证通过后进行保存。2.根据权利要求1所述的基于大数据的单病种健康管理知识图谱生成方法，其特征在于，所述慢病人群的基础数据包括慢病人群的体检数据、就诊数据和生活习惯数据。3.根据权利要求1所述的基于大数据的单病种健康管理知识图谱生成方法，其特征在于，所述对所述基础数据进行预处理包括：将所述基础数据进行标准化转换；对标准化转换后的基础数据进行脱敏处理。4.根据权利要求1所述的基于大数据的单病种健康管理知识图谱生成方法，其特征在于，所述基于所述预处理后的基础数据对单病种慢病并发症的相关数据进行学习，构建单病种慢病并发症发生率预测模型和单病种慢病并发症严重程度预测模型具体包括：从所述预处理后的基础数据中找出与单病种慢病并发症的发生率相关的第一数据，并将所述第一数据输入至多维度分布预测模型进行学习，得到单病种慢病并发症发生率预测模型；从所述预处理后的基础数据中找出与单病种慢病并发症的治疗相关的第二数据，并将所述第二数据输入至多维度分布预测模型进行学习，得到单病种慢病并发症严重程度预测模型。5.根据权利要求1所述的基于大数据的单病种健康管理知识图谱生成方法，其特征在于，所述将初始健康管理知识图谱应用于所述单病种慢病并发症发生率预测模型和单病种慢病并发症严重程度预测模型进行强化深度学习以调整所述初始健康管理知识图谱的应用权重，得到最终健康管理知识图谱具体为：获取初始健康管理知识图谱；对所述单病种慢病并发症发生率预测模型进行强化深度学习，并将所述初始健康管理知识图谱应用于所述单病种慢病并发症发生率预测模型进行参照训练，并根据训练结果调整所述初始健康管理知识图谱的应用权重，得到中期健康管理知识图谱；对所述单病种慢病并发症严重程度预测模型进行强化深度学习，并将所述中期健康管理知识图谱应用于所述单病种慢病并发症严重程度预测模型进行参照训练，并根据训练结果调整所述中期健康管理知识图谱的应用权重，得到最终健康管理知识图谱。6.一种基于大数据的单病种健康管理知识图谱生成装置，其特征在于，包括：采集模块，用于采集慢病人群的基础数据；预处理模块，用于对所述基础数据进行预处理；模型构建模块，用于基于所述预处理后的基础数据对单病种慢病并发症的相关数据进
行学习，构建单病种慢病并发症发生率预测模型和单病种慢病并发症严重程度预测模型；知识图谱生成模块，用于将初始健康管理知识图谱应用于所述单病种慢病并发症发生率预测模型和单病种慢病并发症严重程度预测模型进行强化深度学习以调整所述初始健康管理知识图谱的应用权重，得到最终健康管理知识图谱；知识图谱验证模块，用于对所述最终健康管理知识图谱进行验证，并在验证通过后进行保存。7.根据权利要求6所述的基于大数据的单病种健康管理知识图谱生成装置，其特征在于，所述慢病人群的基础数据包括慢病人群的体检数据、就诊数据和生活习惯数据。8.根据权利要求6所述的基于大数据的单病种健康管理知识图谱生成装置，其特征在于，所述预处理模块包括：标准化转换单元，用于将所述基础数据进行标准化转换；脱敏单元，用于对标准化转换后的基础数据进行脱敏处理。9.根据权利要求6所述的基于大数据的单病种健康管理知识图谱生成装置，其特征在于，所述模型构建模块包括：第一模型构建单元，用于从所述预处理后的基础数据中找出与单病种慢病并发症的发生率相关的第一数据，并将所述第一数据输入至多维度分布预测模型进行学习，得到单病种慢病并发症发生率预测模型；第二模型构建单元，用于从所述预处理后的基础数据中找出与单病种慢病并发症的治疗相关的第二数据，并将所述第二数据输入至多维度分布预测模型进行学习，得到单病种慢病并发症严重程度预测模型。10.根据权利要求6所述的基于大数据的单病种健康管理知识图谱生成装置，其特征在于，所述知识图谱生成模块包括：获取单元，用于获取初始健康管理知识图谱；第一学习单元，用于对所述单病种慢病并发症发生率预测模型进行强化深度学习，并将所述初始健康管理知识图谱应用于所述单病种慢病并发症发生率预测模型进行参照训练，并根据训练结果调整所述初始健康管理知识图谱的应用权重，得到中期健康管理知识图谱；第二学习单元，用于对所述单病种慢病并发症严重程度预测模型进行强化深度学习，并将所述中期健康管理知识图谱应用于所述单病种慢病并发症严重程度预测模型进行参照训练，并根据训练结果调整所述中期健康管理知识图谱的应用权重，得到最终健康管理知识图谱。
技术总结
本发明涉及一种基于大数据的单病种健康管理知识图谱生成方法和装置，方法包括：采集慢病人群的基础数据；对所述基础数据进行预处理；基于所述预处理后的基础数据对单病种慢病并发症的相关数据进行学习，构建单病种慢病并发症发生率预测模型和单病种慢病并发症严重程度预测模型；将初始健康管理知识图谱应用于所述单病种慢病并发症发生率预测模型和单病种慢病并发症严重程度预测模型进行强化深度学习以调整所述初始健康管理知识图谱的应用权重，得到最终健康管理知识图谱；对所述最终健康管理知识图谱进行验证，并在验证通过后进行保存。本发明适应不同人群或个人的病程情况，有效地达到对单病种健康管理的支持。有效地达到对单病种健康管理的支持。有效地达到对单病种健康管理的支持。
技术研发人员：汤文巍 章智云
受保护的技术使用者：好人生（上海）健康科技有限公司
技术研发日：2022.06.17
技术公布日：2022/8/30