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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司
摘要：本发明涉及一种人工智能，提供一种基于交互反馈的病例搜索方法、装置及计算机可读存储介质，其中方法包括：根据预设的匹配规则，从已有的病例数据库中搜索与初始病例相近似的一级相似病例；将所述相似病例按照其与所述初始病例的近似程度进行排序，并按照排序将预设数量的相似病例反馈给用户；根据用户对所述相似病例的反馈信息，通过学习模型对所述相似病例进行监督学习；根据所述学习模型的监督学习结果，确定并向用户反馈与所述初始病例的相近程度更高的二级相似病例，直至确定与所述初始病例的相近程度达到预设要求的最终相似病例。本发明快速有效的从海量的病例中搜索出与病情最匹配的病例。
主权项：1.一种基于交互反馈的病例搜索方法，其特征在于，所述方法包括：根据预设的匹配规则，从已有的病例数据库中搜索与初始病例相近似的一级相似病例；将所述相似病例按照其与所述初始病例的近似程度进行排序，并按照排序将预设数量的相似病例反馈给用户；根据用户对所述相似病例的反馈信息，通过学习模型对所述相似病例进行监督学习；根据所述学习模型的监督学习结果，确定并向用户反馈与所述初始病例的相近程度更高的二级相似病例，直至确定与所述初始病例的相近程度达到预设要求的最终相似病例；所述将所述相似病例按照其与所述初始病例的近似程度进行排序，并按照排序将预设数量的相似病例反馈给用户，利用k均值算法对所述病例数据库中的病例进行聚类划分，包括如下步骤：第一步：对所述病例数据库中的病例序列化后进行编码得到{xi}；第二步：初始化类别中心向量{μ1,μ2,…,μk}，其中，k根据所述病例的数量在最大迭代数进行选取；第三步：将每个病例的编码根据所述中心向量计算L2范数进行划分类别；第四步：根据划分结果，计算类别中心向量{μ′1,μ′2,…,μ′k}；第五步：迭代第三步和第四步骤，直至两次类别中心向量的对应中心值之差小于阈值或超过最大迭代数；第六步：计算所述初始病例与各类别病例的中心向量计算L2范数距离，将距离最小的类别中所有病例按近似程度高低反馈给用户。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 基于交互反馈的病例搜索方法、装置及可读存储介质
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