CN111696663B 疾病风险的分析方法、装置、电子设备及计算机存储介质 （平安科技（深圳）有限公司）

道福安社区益田路5033号平安金融中根据索引关系将目标数据集与分类数据集进行发明还涉及区块链技术，基本数据和/或特征数2将所述目标数据集与所述分类数据集建立索引关系，包括：根据根据所述索引关系将所述目标数据集与所述分类数据集进行匹配，得到匹配数据集，3.如权利要求1至2中任一项所述的疾病风险的分析模型训练模块，用于利用所述分类数据集对预先构建的多个弱分类器进行训数据匹配模块，用于根据所述索引关系将所述目标数据集与所述分类数据集进行匹3分析计算模块，用于利用所述疾病模型对所述匹配数据集进获取待判断用户数据集，识别所述待判断用户数据所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被7.一种计算机可读存储介质，包括存储数据理器执行时实现如权利要求1至3中任一所述的疾病风险的4[0019]按照所述目标类别将所述目标数据集中目标数据与所述分类数据集建立索引关[0020]可选地，所述根据所述索引关系将所述目标数据集与所5[0029]模型训练模块，用于利用所述分类数据集对预先构建的[0035]获取待判断用户数据集，识别所述待判断用户数据集中存在数据缺失的缺失数[0041]按照所述目标类别将所述目标数据集中目标数据与所述分类数据集建立索引关6[0049]图3为本发明一实施例提供的实现疾病风险的分析方法的电子设备的内部结构示7该数据库中存储的为对病人数据进行脱敏处理8[0071]较佳地，所述目标弱分类器的个数与所述分类数据集中分类数据的类别个数一时，检测待判断用户数据中的各个属性数据对应的数值，当检测到数值长度不为0或不为则确定该属性数据的值缺失，将所有缺失数值的属性数据和对应数值得到缺失数据的集9[0092]较佳地，所述将所述目标数据集与所述疾病数据库中的分类数据集建立索引关[0095]按照所述目标类别将所述目标数据集中目标数据与所述分类数据集建立索引关进行所述检索的时候，便按照所述目标数据集中包含的用户的历史疾病症状来进行检索，实施例所述方法还包括：将所述目标数据集通过TCP/IP协议传输至疾病数据库中，所述[0102]详细地，可利用预设的字符抓取器对所述目标数据集中的目标数据进行字符提述目标数据集中的目标数据与所述目标数据对应的分类数据集中的[0104]较佳地，本发明还包括利用如下数组聚合算法将所述字[0120]本实施例通过疾病分析结果发送治疗方案提醒有利于相关人员快速获取个性化过疾病模型根据该类别准确识别待判断用户数据[0126]所述模型训练模块102，用于利用所述分类数据集对预先构建的多个弱分类器进[0129]所述数据匹配模块105，用于根据所述索引关系将所述目标数据集与所分类数据该数据库中存储的为对病人数据进行脱敏处理[0136]所述模型训练模块102，用于利用所述分类数据集对预先构建的多个弱分类器进[0146]较佳地，所述目标弱分类器的个数与所述分类数据集中分类数据的类别个数一[0157]获取待判断用户数据集，识别所述待判断用户数据集中存在数据缺失的缺失数[0168]所述索引关系建立模块104，用于将所述目标数据集与所述分类数据集建立索引[0172]按照所述目标类别将所述目标数据集中目标数据与所述分类数据集建立索引关进行所述检索的时候，便按照所述目标数据集中包含的用户的历史疾病症状来进行检索，实施例所述方法还包括：将所述目标数据集通过TCP/IP协议传输至疾病数据库中，所述[0176]所述数据匹配模块105，用于根据所述索引关系将所述目标数据集与所分类数据[0179]详细地，可利用预设的字符抓取器对所述目标数据集中的目标数据进行字符提述目标数据集中的目标数据与所述目标数据对应的分类数据集中的[0198]本实施例通过疾病分析结果发送治疗方案提醒有利于相关人员快速获取个性化过疾病模型根据该类别准确识别待判断用户的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1PCI)总线或扩展工业标准结构(extendedindustrystandardarchitecture，简称EISA)过疾病模型根据该类别准确识别待判断用户数据[0207]例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源(比如电称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户[0211]所述电子设备1中的所述存储器1