【技術實現步驟摘要】
本公開涉及計算機，具體而言，涉及一種醫療數據處理方法、醫療數據處理裝置、計算機可讀存儲介質以及電子設備。
技術介紹
1、國內外的傳染病數據，主要包括情報數據和國內外官網網站發布的統計數據。傳染病數據的來源分散，統計數據維度多變。
2、相關技術中，傳染病的重大事件輸出主要通過人工方式手動實現。在每個周期中，需要基于情報數據，通過人工判別方式來分析當前周期的熱點疾病。
3、上述方式中，通過人工方式分析熱點疾病的處理效率較低，并且根據情報數據分析熱點疾病，具有一定的局限性，準確性較低。
技術實現思路
1、本公開的目的在于提供一種醫療數據處理方法及裝置、存儲介質、電子設備，進而至少在一定程度上克服由于相關技術的限制和缺陷而導致的識別熱點病種效率較低以及準確性較差的問題。
2、本公開的其他特性和優點將通過下面的詳細描述變得顯然，或部分地通過本公開的實踐而習得。
3、根據本公開的一個方面，提供一種醫療數據處理方法，包括：獲取當前周期中每個待處理病種的醫療情報數據以及醫療統計數據；為每個待處理病種構建活躍子網絡，并基于活躍子網絡對醫療情報數據進行處理得到每個待處理病種的病種綜合活躍度；確定醫療統計數據在研究地區的統計指標，并確定統計指標對應的統計指標參數；根據病種綜合活躍度以及統計指標參數，確定每個待處理病種在研究地區的綜合數據，并根據綜合數據從待處理病種中確定研究地區的目標病種。
4、在本公開的一種示例性實施例中，為每個待處理病種構建
5、在本公開的一種示例性實施例中，基于活躍子網絡對醫療情報數據進行處理得到病種綜合活躍度，包括：確定活躍子網絡中每個參考關鍵詞的第一活躍度評分；根據每個參考關鍵詞的第一活躍度評分，確定多個主題的第二活躍度評分；根據第二活躍度評分確定待處理病種的病種綜合活躍度。
6、在本公開的一種示例性實施例中，根據每個參考關鍵詞的第一活躍度評分，確定多個主題的第二活躍度評分，包括：將參考關鍵詞所處的知識庫的位置作為權重，對參考關鍵詞的第一活躍度評分進行加權平均，得到多個主題的第二活躍度評分。
7、在本公開的一種示例性實施例中，對醫療情報數據進行關鍵詞提取，獲取主題詞以及主題詞分布，以得到當前周期的關鍵詞，包括：將醫療情報數據對應的文檔集轉換為詞袋模型文本表示，以確定不同詞在文檔中出現的次數；確定主題以及主題數量參數，并為每個詞隨機分配主題；通過gibbs采樣方式迭代確定主題分布和詞分布，獲取主題詞和主題詞分布，以提取當前周期的關鍵詞。
8、在本公開的一種示例性實施例中，確定醫療統計數據在研究地區的統計指標，包括：對醫療統計數據與指標字典表進行映射，得到標準指標數據；當待處理病種在研究地區的標準指標數據存在多個數據來源，且多個數據來源中包括研究地區的官方數據來源時，根據研究地區的官方數據來源的第一權重以及其他來源的第二權重，確定統計指標；第一權重大于第二權重；當待處理病種在研究地區的標準指標數據存在多個數據來源，且多個數據來源均為除研究地區之外的其他地區的官方數據來源時，通過加權平均方式確定統計指標；當待處理病種在研究地區的標準指標數據存在一個數據來源，將數據來源的標準指標數據作為統計指標。
9、在本公開的一種示例性實施例中，根據病種綜合活躍度以及統計指標參數，確定待處理病種在研究地區的綜合數據，包括：將病種綜合活躍度與統計指標變化率進行疊加計算，得到待處理病種在研究地區的綜合數據；或以病種活躍度作為底數，以統計指標變化率作為指數，確定待處理病種在研究地區的綜合數據。
10、根據本公開的一個方面，提供一種醫療數據處理裝置，包括：數據獲取模塊，用于獲取當前周期中每個待處理病種的醫療情報數據以及醫療統計數據；活躍度確定模塊，用于為每個待處理病種構建活躍子網絡，并基于活躍子網絡對醫療情報數據進行處理得到每個待處理病種的病種綜合活躍度；統計指標參數確定模塊，用于確定醫療統計數據在研究地區的統計指標，并確定統計指標對應的統計指標參數；目標病種判斷模塊，用于根據病種綜合活躍度以及所述統計指標參數，確定每個待處理病種在研究地區的綜合數據，并根據綜合數據從待處理病種中確定研究地區的目標病種。
11、根據本公開的一個方面，提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，計算機程序被處理器執行時實現上述任意一項所述的醫療數據處理方法。
12、根據本公開的一個方面，提供一種電子設備，包括：處理器；以及存儲器，用于存儲處理器的可執行指令；其中，處理器配置為經由執行可執行指令來執行任意一項的醫療數據處理方法。
13、本公開實施例中提供的醫療數據處理方法、醫療數據處理裝置、計算機可讀存儲介質以及電子設備中，一方面，由于能夠基于活躍子網絡得到病種綜合活躍度，確定醫療統計數據在研究地區的統計指標參數；根據病種綜合活躍度以及基于醫療統計數據確定的統計指標參數確定研究地區的目標病種，避免了人工處理方式導致的問題，提高了目標病種的識別效率和及時性。另一方面，由于需要根據醫療情報數據確定病種綜合活躍度，根據醫療統計數據確定統計指標參數，能夠從多個維度結合識別目標病種，避免了相關技術中的局限性，增加了數據的全面性，提高了目標病種的識別準確性。
14、應當理解的是，以上的一般描述和后文的細節描述僅是示例性和解釋性的，并不能限制本公開。
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1.一種醫療數據處理方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的醫療數據處理方法，其特征在于，所述為每個所述待處理病種構建活躍子網絡，包括：
3.根據權利要求2所述的醫療數據處理方法，其特征在于，所述基于所述活躍子網絡對所述醫療情報數據進行處理得到每個待處理病種的病種綜合活躍度，包括：
4.根據權利要求3所述的醫療數據處理方法，其特征在于，所述根據每個參考關鍵詞的第一活躍度評分，確定多個主題的第二活躍度評分，包括：
5.根據權利要求2所述的醫療數據處理方法，其特征在于，對所述醫療情報數據進行關鍵詞提取，獲取主題詞以及主題詞分布，以得到當前周期的關鍵詞，包括：
6.根據權利要求1所述的醫療數據處理方法，其特征在于，所述確定所述醫療統計數據在研究地區的統計指標，包括：
7.根據權利要求1所述的醫療數據處理方法，其特征在于，所述根據所述病種綜合活躍度以及所述統計指標參數，確定待處理病種在研究地區的綜合數據，包括：
8.一種醫療數據處理裝置，其特征在于，包括：
9.一種計算機可讀存儲介質
10.一種電子設備，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種醫療數據處理方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的醫療數據處理方法，其特征在于，所述為每個所述待處理病種構建活躍子網絡，包括：
3.根據權利要求2所述的醫療數據處理方法，其特征在于，所述基于所述活躍子網絡對所述醫療情報數據進行處理得到每個待處理病種的病種綜合活躍度，包括：
4.根據權利要求3所述的醫療數據處理方法，其特征在于，所述根據每個參考關鍵詞的第一活躍度評分，確定多個主題的第二活躍度評分，包括：
5.根據權利要求2所述的醫療數據處理方法，其特征在于，對所述醫療情報數據進行關鍵詞提取，獲取主題詞以及主題...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王小莉，王蕊秀，程志達，徐濟銘，楊鵬，王全意，徐響，
申請(專利權)人：醫渡云北京技術有限公司，
類型：發明
國別省市：
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