CN111507827A - 一种健康风险评估的方法、终端及计算机存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种健康风险评估的方法、终端及计算机存储介质，采用如下步骤：S101：采集待处理数据：S102：知识抽取：对文本数据中的知识进行实体抽取；S103：知识融合：利用现有的知识库对知识进行补充；S104：知识存储：将三元组利用图数据库存储；S105：知识加工：利用word2vec，对现有知识进行加工，根据词句中其他辅助信息帮助对疾病进行分期分度，形成对知识进行本体构建和质量评估；S106：完成用户的风险画像；它能从一段文本信息中推断病史，并且对用户的疾病诊断分型分期，建立用户健康风险画像，准确率高、时效性好、同时具有可解释性、专业性等优点。
Description
【技术领域】
本发明涉及一种健康风险评估的方法、终端及计算机存储介质。
【背景技术】
金融保险行业风险用户画像一般依靠该用户历史的金融消费、借贷行为，对用户的经济能力、消费习惯进行评估，生成用户画像，进而对用户的信贷评级进行分类，最终给予一定的授信额度。在金融其他行业，银行、券商等行业，依靠银行信息化产业20多年积累下的结构化信息数据，可以用现有技术进行评估；
然而保险行业，除了金融消费、借贷行为，更关心的是用户的健康状况和疾病史，这些信息是金融通用风险用户画像不具备的，借助银行的风控用户画像方案无法解决保险行业特殊需求。
另外，由于保险是一个低频行为，加上保险行业信息化进程起步较晚，历史积累的数据数量和质量上都无法达到可以利用自身数据，进行未来趋势判断。因此保险行业的健康风险用户画像成为一个急需解决的问题。
【发明内容】
本发明的目的在于针对现有技术的缺陷和不足，提供一种健康风险评估的方法、终端及计算机存储介质。
本发明所述的一种健康风险评估的方法，采用如下步骤：
S101：采集待处理数据：采集待处理的诊断文本，形成文本数据；
S102：知识抽取：对文本数据中的知识进行实体抽取；
S103：知识融合：利用现有的知识库对知识进行补充；
S104：知识存储：将三元组利用图数据库存储；
S105：知识加工：利用word2vec，对现有知识进行加工，根据词句中其他辅助信息帮助对疾病进行分期分度，形成对知识进行本体构建和质量评估；
S106：完成用户的风险画像。
本发明所述的的一种健康风险评估终端包括处理器和存储器；
所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器运行计算机程序，以使计算机终端执行根据所述健康风险评估方法的步骤。
进一步地，步骤S101中的待处理数据为体检报告、诊断报告中一部分、病历说明、几段病历说明或任何包含详细医疗信息的文本内容。
进一步地，步骤S102中的实体抽取的信息数据为诊断名称、诊断时长、病程时长、疾病名称或药物名称
进一步地，步骤S102中的实体抽取的信息数据，根据词性进行预处理，分为候选实体和候选关系，利用基于注意力的神经网络进行实体识别和关系识别，将候选实体词向量作为注意力函数，获得实体和关系。
进一步地，步骤S104中的三元组：将实体和关系按照OWL Lite标准组装，形成三元组。
进一步地，步骤S105中的知识加工后形成的所有属性信息，根据S102中的实体抽取的不同信息数据直接关联相对应的词向量，用向量进行表达，向量夹角分析词语意义的相关性，置信度的计算公式为：
其中：v1表示现有知识的词向量，v2表示医疗库中相关词的词向量，θ表示两个向量夹角，取值范围[0,180)，τ表示两个向量的欧式距离。
进一步地，置信度的计算公式中的，τ表示两个向量的欧式距离，具体公式如下：
本发明有益效果为：本发明所述的一种健康风险评估的方法、终端及计算机存储介质，它能从一段文本信息中推断病史，并且对用户的疾病诊断分型分期，建立用户健康风险画像，准确率高、时效性好、同时具有可解释性、专业性等优点。
【附图说明】
此处所说明的附图是用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，但并不构成对本发明的不当限定，在附图中：
图1是本发明的拓扑流程图；
图2是本发明的模型配置拓扑图；
图3是本发明的注意力分配概率分布值的计算过程的拓扑图；
图4是本发明中的三元组示例图；
图5是本发明中的最终知识图谱示意图。
【具体实施方式】
下面将结合附图以及具体实施例来详细说明本发明，其中的示意性实施例以及说明仅用来解释本发明，但并不作为对本发明的限定。
如图1所示，本具体实施方式所述的一种健康风险评估的方法，采用如下步骤：
S101：采集待处理数据：采集待处理的诊断文本，形成文本数据；
S102：知识抽取：对文本数据中的知识进行实体抽取；
S103：知识融合：利用现有的知识库对知识进行补充；
S104：知识存储：将三元组利用图数据库存储；
S105：知识加工：利用word2vec，对现有知识进行加工，根据词句中其他辅助信息帮助对疾病进行分期分度，形成对知识进行本体构建和质量评估；
S106：完成用户的风险画像。
本发明所述的的一种健康风险评估终端包括处理器和存储器；
所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器运行计算机程序，以使计算机终端执行根据所述健康风险评估方法的步骤。
进一步地，步骤S101中的待处理数据为体检报告、诊断报告中一部分、病历说明、几段病历说明或任何包含详细医疗信息的文本内容。
进一步地，步骤S102中的实体抽取的信息数据为诊断名称、诊断时长、病程时长、疾病名称或药物名称。
进一步地，步骤S102中的实体抽取的信息数据，根据词性进行预处理，分为候选实体和候选关系，利用基于注意力的神经网络进行实体识别和关系识别，将候选实体词向量作为注意力函数，获得实体和关系。
进一步地，步骤S104中的三元组：将实体和关系按照OWL Lite标准组装，形成三元组。
进一步地，步骤S105中的知识加工后形成的所有属性信息，根据S102中的实体抽取的不同信息数据直接关联相对应的词向量，用向量进行表达，向量夹角分析词语意义的相关性，置信度的计算公式为：
其中：v1表示现有知识的词向量，v2表示医疗库中相关词的词向量，θ表示两个向量夹角，取值范围[0,180)，τ表示两个向量的欧式距离。
进一步地，置信度的计算公式中的，τ表示两个向量的欧式距离，具体公式如下：
本发明的原理如下：
如图1所示，本发明提供的风险评估方法，包括：
101：采集待处理信息，信息一般是非结构化文本信息，利用保险行业一般能采集到的体检报告，病历报告，或者检查报告等信息。
102：对获得的信息进行实体抽取处理，由于信息可能是一段文本或者多段文本，分词后得到一串词，将这些词根据词性进行预处理，分为候选实体和候选关系，利用基于注意力的神经网络进行实体识别和关系识别，将候选实体词向量作为注意力函数，获得实体和关系。
本发明方法使用Soft Attention Model，引用的Encoder采用RNN模型， Decoder也采用RNN模型，那模型配置如图2所示。注意力分配概率分布值的计算过程如图3所示。
可以用i时刻的隐层节点状态
Hi去一一和输入句子中每个单词对应的RNN隐层节点状态
hj进行对比，即通过函数F(hj，Hi)来获得目标单词
Yi和每个输入单词对应的对齐可能性，函数F使用pair-wise RNN对候选集进行打分，其中RNN使用word-level和character-level信息。然后函数F的输出经过Softmax进行归一化就得到了符合概率分布取值区间的注意力分配概率分布数值，使用这个。
本发明的场景中，实体一般包括以下类型的名词：诊断名称，诊断时长，病程时长，疾病名称，药物名称等，关系则相对固定，主要是患有、没有、好转、恶化之类的确切关系，因此模型只处理实体，由于医学名字大多为名词叠加，因此对处理后的实体进行拼接，拼接的逻辑为如果相邻实体，则实体拼接，否则不拼接；
103：利用基于模板的技术，将实体信息与现有知识库进行比对，例如CHHI，两个实体词向量相似度100％才能将两个实体认为是同一个，然后实体推理，将医学上常用的同义词进行修正，在比对过程中使用等价替换原则，将上述的实体修正；
104：将实体和关系按照OWL Lite标准组装成三元组，具体见图3，将三元组按照指定的格式存进图数据库，例如gStore，形成知识；
105：利用word2vec利用现有知识上进行加工，根据词句中其他辅助信息帮助对疾病进行分期分度。例如，上述描述中的所有属性信息，将这个词向量，比对CHHI等疾病医疗库中所有和疾病名称直接关联的词的词向量进行，将这些词语用向量表达出来，然后利用向量夹角分析词语意义的相关性，置信度的计算公式为：
其中，v1表示现有知识的词向量，v2表示医疗库中相关词的词向量，θ表示两个向量夹角，取值范围[0,180)，τ表示两个向量的欧式距离，具体公式如下：
106：对用户计算完所有属性，遇到同一个属性不同的判断的时候，对置信度进行评估，采用最高置信度的结果，对没有出现在预设实体、预设属性进行剔除，保证最后所有属性和实体准确有效，完成用户的风险个人画像。
上述方法可以高效准确地计算结果，存储结果，能事项较好地提取和判断用户的风险画像，适用性强。
下面以具体实施例来进一下阐述本发明。
本实施例以某用户的一段病历为例，具体的，本实施例中待分析的为前述病例，该用户作为目标对象。
首先，采集到该用户于2020年2月19日的一段病例，用户标记为ID00197397156393，病例文本为“有溃结5年余，平时口服美沙拉嗪、米雅治疗，目前病情平稳”。
进一步地，使用分词组件jieba对上述文字进行分词，得到如下结果：
有/溃/结/5/年/余/,/平时/口服/美沙/拉嗪/、/米雅/治疗/，目前/病情/ 平稳/。
将这些词根据词性分析，提取出名词或者待定名词，称为候选实体，包括：溃/结/年/余/美沙/拉嗪/病情/平稳，提取出动词或者待定动词，称为候选关系，包括：有/口服/治疗。
将所有分割完成的单词输入基于Soft Attention Model的神经网络进行实体识别，同时利用已经预处理过的候选实体的词向量作为注意力函数，计算获得的实体结果为：
溃/结/美沙/拉嗪/病情/平稳；
再根据相邻原则，对实体进行拼接，拼接得到最后的实体为：
溃结/美沙拉嗪/病情/平稳
进一步地，现有的医疗疾病名称知识库件建模中存在如下信息：
"156767748331072032","疾病","名称","溃疡性结肠炎",,"0"
"156767748331072032","疾病","别称","溃结",,"0"
得出溃疡性结肠炎和溃结是等价关系，将现有的实体与知识库实体进行知识融合，两个词向量相似度100％，因此可以将溃疡性结肠炎替换溃结，得出如下实体：
溃疡性结肠炎/美沙拉嗪/病情/平稳；
关系为：有/口服/治疗；
进一步地，如图4所示，按照OWL Lite标准组装三元组，按照指定的格 式存进图数据库，这里以gStore为例，将知识存储下来。
进一步地，利用word2vec对103中知识融合的实体利用知识融合进行再次加工，达到分型分期的目的，对复杂疾病的健康风险进行细化，在现有的知识库中，按溃疡性结肠炎病程经过可分为以下4型：初发型，慢性复发型，慢性持续性，急性爆发型。慢性复发型包含属性症状轻，包含属性病程短，将所有这些词语转换成医学领域的词向量，发现平稳的词向量和轻的词夹角最小，为10.4度，可以推理得到新属性分型为“慢性复发型”，置信度为94.22％。
进一步地，如图5所示，完成了目标用户所有属性比对的结果后，发现目标用户的“慢性复发型”的置信度最高，因此加入知识图谱，并且对图谱进行整理，最后得到最终用户的画像为下图，并且更新图数据库。
本发明中，使用CNN或者LSTM模型的Encoder、Decoder进行模型配置，或者将其中一个变更为CNN或者LSTM，都是本方法的衍生和扩展。
本发明中，使用词向量夹角不超过指定阈值、距离不超过指定阈值的两个实体，认为可以实体推理，可以认为两个实体相似，也可以进行实体修正。
以上所述仅是本发明的较佳实施方式，故凡依本发明专利申请范围所述特征及原理所做的等效变化或修饰，均包括于本发明专利申请范围内。
Claims (8)
1.本发明所述的一种健康风险评估评估的方法，其特征在于：采用如下步骤：
S101：采集待处理数据：采集待处理的诊断文本，形成文本数据；
S102：知识抽取：对文本数据中的知识进行实体抽取；
S103：知识融合：利用现有的知识库对知识进行补充；
S104：知识存储：将三元组利用图数据库存储；
S105：知识加工：利用word2vec，对现有知识进行加工，根据词句中其他辅助信息帮助对疾病进行分期分度，形成对知识进行本体构建和质量评估；
S106：完成用户的风险画像。
2.本发明所述的一种健康风险评估评估终端，其特征在于：包括处理器和存储器；
所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器运行计算机程序，以使计算机终端执行根据所述健康风险评估评估方法的步骤。
3.根据权利要求1所述的一种健康风险评估的方法、终端及计算机存储介质，其特征在于：步骤S101中的待处理数据为体检报告、诊断报告、病历说明或任何包含详细医疗信息的文本内容。
4.根据权利要求1所述的一种健康风险评估的方法、终端及计算机存储介质，其特征在于：步骤S102中的实体抽取的信息数据为诊断名称、诊断时长、病程时长、疾病名称或药物名称。
5.根据权利要求1所述的一种健康风险评估的方法、终端及计算机存储介质，其特征在于：步骤S102中的实体抽取的信息数据，根据词性进行预处理，分为候选实体和候选关系，利用基于注意力的神经网络进行实体识别和关系识别，将候选实体词向量作为注意力函数，获得实体和关系。
6.根据权利要求1所述的一种健康风险评估的方法、终端及计算机存储介质，其特征在于：步骤S104中的三元组：将实体和关系按照OWL Lite标准组装，形成三元组。
7.根据权利要求1所述的一种健康风险评估的方法、终端及计算机存储介质，其特征在于：步骤S105中的知识加工后形成的所有属性信息，根据S102中的实体抽取的不同信息数据直接关联相对应的词向量，用向量进行表达，向量夹角分析词语意义的相关性，置信度的计算公式为：
其中：v1表示现有知识的词向量，v2表示医疗库中相关词的词向量，θ表示两个向量夹角，取值范围[0,180)，τ表示两个向量的欧式距离。
8.根据权利要求1所述的一种健康风险评估的方法、终端及计算机存储介质，其特征在于：置信度的计算公式中的，τ表示两个向量的欧式距离，具体公式如下：
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