[发明专利]医学数据的处理方法、装置及存储介质

说明书

本公开涉及医学数据的处理方法、医学数据的处理装置及计算机可读存储介质，其中方法包括：建立表征病程不同发展趋势的分型模型；提取目标对象的医学数据，拟合所述分型模型，得到目标对象的病程分型；根据病程分型以及全部或者部分的目标对象的医学数据，预估目标对象的病程。通过本公开的各实施例能够根据当前的医学数据高效、准确地预估病程，以此制定极具针对性的医学策略。

技术领域

本公开涉及医学数据智能处理技术领域，具体涉及一种医学数据的处理方法、医学数据的处理装置及计算机可读存储介质。

背景技术

现有技术中针对急性病或者慢性病(包括但不限于新冠肺炎)，随访跟踪、出院后的康复评价及提前预测康复效果，常依赖于医生人工判读、观察相应医学数据，例如CT影像等，人工对比前后变化，主观性强，重复性差，且耗时耗力。相应的医学数据结合的定量分析方法欠缺，制约了随访与康复评价的准确性，缺乏客观指标、定量工具的辅助指引。

发明内容

本公开意图提供一种医学数据的处理方法、医学数据的处理装置及计算机可读存储介质，能够根据当前的医学数据高效、准确地预估病程，以此制定极具针对性的医学策略。

根据本公开的方案之一，提供一种医学数据的处理方法，包括：

建立表征病程不同发展趋势的分型模型；

提取目标对象的医学数据，拟合所述分型模型，得到目标对象的病程分型；

根据病程分型以及全部或者部分的目标对象的医学数据，预估目标对象的病程。

在一些实施例中，其中，所述建立表征病程不同发展趋势的分型模型，包括：

采集多个对象的医学数据；

对每个对象在时间轴上的医学数据进行分型。

在一些实施例中，其中，所述对每个对象在时间轴上的医学数据进行分型，包括：

采用多变量、非等间隔采样、非等长时间序列的聚类技术对多个对象的医学数据进行聚类；

获得不同病程发展趋势，以不同标识表征病程发展趋势。

在一些实施例中，其中，所述提取目标对象的医学数据，包括：

预设时间段；

提取该时间段内所述目标对象的部分的医学数据。

在一些实施例中，其中，所述根据病程分型以及全部或者部分的目标对象的医学数据，预估目标对象的病程，包括：

预设阈值；

基于病程分型，确定全部或者部分的目标对象的医学数据对应的数值达到所述阈值的时间。

在一些实施例中，其中，还包括：

根据预估的目标对象的病程，生成关于目标对象的医学策略表。

在一些实施例中，其中，所述医学数据包括：影像数据和生化检验数据。

根据本公开的方案之一，提供医学数据的处理装置，包括：

分型模块，其配置为基于目标对象的医学数据与分型模型的拟合，得到目标对象的病程分型；

预估模块，其配置为根据病程分型以及全部或者部分的目标对象的医学数据，预估目标对象的病程；

其中：

所述分型模型被配置为表征病程的不同发展趋势。

在一些实施例中，其中，还包括：