技术特征：
1.一种电子病历数据分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取各个患者各自对应的电子病历数据；根据所述电子病历数据中数据的类型，分别对各个所述电子病历数据中各个类型的数据进行转向量及拼接处理，得到各个患者各自对应的就诊患者病历向量；利用病情特征分析模型，分别对每个所述就诊患者病历向量进行计算，得到每个患者对应的病情特征分析结果。2.如权利要求1所述的电子病历数据分析方法，其特征在于，所述根据所述电子病历数据中数据的类型，分别对各个所述电子病历数据中各个类型的数据进行转向量及拼接处理，得到各个患者各自对应的就诊患者病历向量，包括：采用一位有效编码的编码方式，按照预设的编码模版以及所述数据的类型，分别对每个所述电子病历数据进行编码，得到每个患者对应的多种类型各自对应的就诊患者一阶向量，其中，所述就诊患者一阶向量为高维稀疏向量；将每个类型对应的所述就诊患者一阶向量分别映射为就诊患者二阶向量，其中，所述就诊患者二阶向量为低维紧密向量；将同一患者的所有所述就诊患者二阶向量进行拼接，得到各个患者各自对应的所述就诊患者病历向量。3.如权利要求2所述的电子病历数据分析方法，其特征在于，所述采用一位有效编码的编码方式，按照预设的编码模版以及所述数据的类型，分别对每个所述电子病历数据进行编码，得到每个患者对应的多种类型各自对应的就诊患者一阶向量，包括：根据各个所述电子病历数据中的个人信息数据，确定所述编码模版中个人信息模版内各基础项的数值；将同一患者的所述个人信息数据对应的所有基础项的数值进行整合，得到各个患者的个人信息类型的所述就诊患者一阶向量；根据各个所述电子病历数据中的诊断信息数据，确定所述编码模版中诊断信息模版内各诊断项的数值；将同一患者的所述诊断信息数据对应的所有诊断项的数值进行整合，得到各个患者的诊断信息类型的所述就诊患者一阶向量。4.如权利要求2所述的电子病历数据分析方法，其特征在于，所述将每个类型对应的所述就诊患者一阶向量分别映射为就诊患者二阶向量，包括：采用预设的自编码器，将各个类型的所述就诊患者一阶向量分别映射为就诊患者二阶向量。5.如权利要求1所述的电子病历数据分析方法，其特征在于，所述利用病情特征分析模型，分别对每个所述就诊患者病历向量进行计算，得到每个患者对应的病情特征分析结果，包括：分别计算每个所述就诊患者病历向量与所述病情特征分析模型中所有聚类集的中心向量之间的距离，得到各个患者的识别距离；查找每个患者的所述识别距离中的最小值，将最小值对应的中心向量判定为该患者的目标向量，同时获取病情特征分析模型中与所述目标向量对应的最远距离，其中，所述最远距离指所述中心向量与所在聚类集中其他向量之间距离的最大值；
分别对每个患者对应的所述识别距离和所述最远距离进行对比，得到每个患者对应的所述病情特征分析结果。6.如权利要求1-5任一项所述的电子病历数据分析方法，其特征在于，在所述利用病情特征分析模型，分别对每个所述就诊患者病历向量进行计算，得到每个患者对应的病情特征分析结果之前，所述方法还包括：获取未携带病情特征的患者的历史病历数据；计算各个未携带病情特征的患者的历史患者病历向量；利用密度聚类算法对所有所述历史患者病历向量进行计算，得到至少一个聚类集，其中，所述聚类集采用计算各个所述历史患者病历向量之间的余弦距离，得到所述聚类集中各个所述历史患者病历向量之间的距离值；利用所有所述聚类集，构建所述病情特征分析模型。7.如权利要求1-5任一项所述的电子病历数据分析方法，其特征在于，在所述利用病情特征分析模型，分别对每个所述就诊患者病历向量进行计算，得到每个患者对应的病情特征分析结果之后，所述方法还包括：每经过预设的时间阈值，在所有所述病情特征分析结果中包含有超过第一数量阈值的携带病情特征结果时，进行中风险报警；在所有所述病情特征分析结果中包含有超过第二数量阈值的携带病情特征结果时，进行高风险报警。8.一种电子病历数据分析装置，其特征在于，所述装置包括获取模块，用于获取各个患者各自对应的电子病历数据；向量模块，用于根据所述电子病历数据中数据的类型，分别对各个所述电子病历数据中各个类型的数据进行转向量及拼接处理，得到各个患者各自对应的就诊患者病历向量；识别模块，用于利用病情特征分析模型，分别对每个所述就诊患者病历向量进行计算，得到每个患者对应的病情特征分析结果。9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时，实现如权利要求1至7任一项所述电子病历数据分析方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述电子病历数据分析方法的步骤。
技术总结
本发明涉及人工智能技术领域以及医疗健康，公开了一种电子病历数据分析方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质，其中方法包括：获取各个患者各自对应的电子病历数据；根据所述电子病历数据中数据的类型，分别对各个所述电子病历数据中各个类型的数据进行转向量及拼接处理，得到各个患者各自对应的就诊患者病历向量；利用病情特征分析模型，分别对每个所述就诊患者病历向量进行计算，得到每个患者对应的病情特征分析结果。无需人工参与，自动获取自动分析，具有较高的准确性，降低了分析成本，提高了分析效率，使得分析效果提高。使得分析效果提高。使得分析效果提高。
技术研发人员：唐蕊
受保护的技术使用者：平安科技（深圳）有限公司
技术研发日：2023.06.28
技术公布日：2023/10/10