一种基于神经网络的异常病例识别方法及计算设备

摘要

本发明实施例公开了一种基于神经网络的异常病例识别方法及计算设备，该方法包括：接收第一病例，所述第一病例的病例数据包括实际检查项组合，所述实际检查项组合包括至少一个检查项；提取所述第一病例的病例特征，并将所述病例特征输入到检查分类模型，得到所述第一病例的预测检查项组合；将所述实际检查项组合与所述预测检查项组合中的项进行比对，计算所述实际检查项组合与所述预测检查项组合的第一相同率；在所述第一相同率小于第一阈值时，识别所述第一病例为异常病例，并输出用于提示所述第一病例为异常病例的提示信息，进而实现对异常病例的识别。