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申请/专利权人：深圳平安智慧医健科技有限公司
摘要：本申请适用于人工智能技术领域，提供了一种就医行为识别方法、装置、终端设备及存储介质，通过对患者的时序就医数据分层级进行频繁模式挖掘，用挖掘得到的频繁模式表示患者的单次就医行为，实现对患者的单次就医行为的简化；同时，为了减少潜在的相似频繁模式，对频繁模式进行聚类，用聚类后的代表模式表示患者的单次就医行为，以实现对患者的单次就医行为的进一步简化，降低了患者的就医行为模式的复杂度，从而在对患者的多次就医行为进行时序关联规则挖掘时，可以有效降低计算量、提高挖掘效率，有效缩短完成时序关联规则挖掘所需的时间，进而可以基于时序关联规则快速、准确的识别患者的就医行为是否异常。
主权项：1.一种就医行为识别方法，其特征在于，包括：获取至少一个患者的时序就医数据，每个时序就医数据包括一个患者在所有就医时间下的诊断结果、花费类别和花费项；对所有时序就医数据中同一类诊断结果和同一类花费类别的花费项进行频繁项集挖掘、聚类和映射，以将每个时序就医数据中每个花费类别的花费项简化为一个频繁项集；对每个时序就医数据中同一就医时间下的同一类诊断结果的所有类花费类别进行频繁模式挖掘、聚类和映射，以将每个时序就医数据中每个就医时间下的同一类诊断结果的所有类花费类别简化为一个频繁模式；将每个时序就医数据中所有就医时间下的每一类诊断结果的频繁模式，作为一个目标时序就医数据；对每个目标时序就医数据进行时序关联规则挖掘，获得每个目标时序就医数据中所有类诊断结果的频繁模式之间的时序关联规则；根据每个时序关联规则，识别相应患者的就医行为是否异常；所述对所有时序就医数据中同一类诊断结果和同一类花费类别的花费项进行频繁项集挖掘、聚类和映射，包括：根据Apriori算法，对所有时序就医数据中同一类诊断结果和同一类花费类别的花费项进行频繁项集挖掘。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳平安智慧医健科技有限公司 就医行为识别方法、装置、终端设备及存储介质
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