本申请涉及数据评估，具体而言，涉及一种痔疮干扰因素评估方法及系统。
背景技术：
1、痔疮（hemorrhoids或piles）又名痔核、痔病、痔疾等，是肛门直肠底部及肛门粘膜的静脉丛发生曲张而形成的一个或多个柔软的静脉团的一种慢性疾病。
2、现目前，针对痔疮的大小难以进行判断，这样一来，在进行痔疮治疗的就十分的困难，因此亟需一种技术方案以解决上述技术问题。
技术实现思路
1、为改善相关技术中存在的技术问题，本申请提供了一种痔疮干扰因素评估方法及系统。
2、第一方面，提供一种痔疮干扰因素评估方法，所述方法包括：对需要进行分析处理的痔疮干扰事件进行因素种类的分析处理；其中，所述因素种类包含不良的排便习惯、久坐不动以及肛周感染；如果分析到所述痔疮干扰事件涵盖真实种类的因素，则对所述痔疮干扰事件进行实时分析，得到所述痔疮干扰事件涵盖的实时事项；其中，所述痔疮干扰事件涵盖的实时事项包含若干种真实种类因素，所述真实种类因素表示携带有潜在干扰的因素；对所述痔疮干扰事件涵盖的实时事项进行清洗处理，得到所述实时事项对应的清洗结果，并由所述实时事项对应的清洗结果组成所述痔疮干扰事件的数据集；其中，清洗处理是将所述痔疮干扰事件涵盖的实时事项中的干扰事项进行清洗；将所述痔疮干扰事件和所述数据集共同加载至人工智能评估线程中进行评估处理，获得所述人工智能评估线程输出的痔疮评估结果；其中，所述人工智能评估线程包含卷积层和特征决策层，所述卷积层用于提取所述痔疮干扰事件和所述数据集中的痔疮影响特征，所述决策层用于评估痔疮影响特征。
3、进一步地，所述对所述痔疮干扰事件涵盖的实时事项进行清洗处理，得到所述实时事项对应的清洗结果，包括：通过对所述痔疮干扰事件涵盖的实时事项进行清洗处理，获得所述实时事项对应的目标数据；在指定痔疮影响数据集中搜寻所述目标数据的实时目录和实时关键程度，将所述目标数据的实时目录确定为相应实时事项的实时目录，以及将所述目标数据的实时关键程度确定为相应实时事项的实时目录；由所述实时事项的实时标识、实时关键程度和实时目录组成实时信息簇，将所述实时信息簇确定为所述实时事项的清洗结果。
4、进一步地，所述对需要进行分析处理的痔疮干扰事件进行因素种类的分析处理，包括：对所述痔疮干扰事件进行因素需求种类的分析，以及对所述痔疮干扰事件进行真实类关键事件的分析；如果分析到所述痔疮干扰事件对应的因素需求种类为真实因素类型，并且分析到所述痔疮干扰事件涵盖的真实类关键事件，则确定分析到所述痔疮干扰事件涵盖真实种类的因素。
5、进一步地，所述对所述痔疮干扰事件对应的因素需求种类进行分析，以及对所述痔疮干扰事件进行真实类关键事件的分析，包括：将所述痔疮干扰事件输入因素需求划分线程中，得到所述因素需求划分线程输出的因素需求划分结果；其中，所述因素需求划分线程由压缩单元、预测单元和归总单元依次连接组成；以及，将所述痔疮干扰事件输入真实类因素分析线程中，得到所述真实类因素分析线程输出的真实类关键事件；其中，所述真实类因素分析线程包括深度学习线程。
6、进一步地，所述将所述痔疮干扰事件输入真实类因素分析线程中，包括：根据指定的输入样本数据集中定义的数据描述方式以及所述痔疮干扰事件生成干扰描述事件；其中，所述输入样本数据集中定义的数据描述方式涵盖提示对所述痔疮干扰事件中携带有潜在干扰的真实性因素进行实时搜寻的提示内容；将所述干扰描述事件输入所述真实类因素分析线程中。
7、进一步地，所述对所述痔疮干扰事件进行实时分析，得到所述痔疮干扰事件涵盖的实时事项，包括：将所述痔疮干扰事件加载至实时分析线程中，得到所述实时分析线程输出的实时标识和实时类型，以基于所述实时标识和所述实时类型确定所述痔疮干扰事件涵盖的实时事项；通过对所述痔疮干扰事件涵盖的实时事项进行清洗处理，包括：基于所述实时标识和所述实时类型，对所述实时事项进行清洗处理。
8、进一步地，所述将所述痔疮干扰事件和所述数据集共同加载至人工智能评估线程中进行评估处理，获得所述人工智能评估线程输出的痔疮评估结果，包括：根据指定的提示样本数据集中定义的数据描述方式、以及所述痔疮干扰事件和所述数据集生成提示事件；其中，所述提示样本数据集中定义的数据描述方式包括提示参考所述痔疮干扰事件和所述数据集进行回复的参考内容；将所述提示事件输入所述人工智能评估线程中，得到所述人工智能评估线程输出的痔疮评估结果。
9、进一步地，通过因素需求划分线程和真实类因素分析线程对所述痔疮干扰事件进行因素种类的分析处理，以及通过实时分析线程对所述痔疮干扰事件进行实时分析；所述方法还包括：将分别针对所述因素需求划分线程、所述真实类因素分析线程和所述实时分析线程对应的配置数据集逐条进行融合，得到涵盖多组融合数据的配置数据总集；获得对所述因素需求划分线程、所述真实类因素分析线程和所述实时分析线程集成得到的全局线程；通过所述配置数据总集涵盖的多组融合数据对所述全局线程进行配置。
10、进一步地，所述方法还包括：如果分析到所述痔疮干扰事件不涵盖真实种类的因素，则直接将所述痔疮干扰事件加载至所述人工智能评估线程中进行事件；获得所述人工智能评估线程输出的痔疮评估结果。
11、第二方面，提供一种痔疮干扰因素评估系统，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现上述的方法。
12、本申请实施例所提供的一种痔疮干扰因素评估方法及系统，通过对事件预先进行真实类因素的分析，在分析到痔疮干扰事件中涵盖真实种类的因素的前提下，通过对痔疮干扰事件进行实时分析，并基于分析得到的实时引入数据集，将痔疮干扰事件和数据集共同加载至人工智能评估线程中进行评估处理，如此，相当于是通过引入数据集来增强人工智能评估线程的知识能力，丰富了人工智能评估线程的信息量，从而能够提高人工智能评估线程回复的准确性和可靠性，最终提高人工智能评估线程的评估的精确性和合理性。
1.一种痔疮干扰因素评估方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述痔疮干扰事件涵盖的实时事项进行清洗处理，得到所述实时事项对应的清洗结果，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对需要进行分析处理的痔疮干扰事件进行因素种类的分析处理，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对所述痔疮干扰事件对应的因素需求种类进行分析，以及对所述痔疮干扰事件进行真实类关键事件的分析，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述痔疮干扰事件输入真实类因素分析线程中，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述痔疮干扰事件进行实时分析，得到所述痔疮干扰事件涵盖的实时事项，包括：将所述痔疮干扰事件加载至实时分析线程中，得到所述实时分析线程输出的实时标识和实时类型，以基于所述实时标识和所述实时类型确定所述痔疮干扰事件涵盖的实时事项；通过对所述痔疮干扰事件涵盖的实时事项进行清洗处理，包括：基于所述实时标识和所述实时类型，对所述实时事项进行清洗处理。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述痔疮干扰事件和所述数据集共同加载至人工智能评估线程中进行评估处理，获得所述人工智能评估线程输出的痔疮评估结果，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过因素需求划分线程和真实类因素分析线程对所述痔疮干扰事件进行因素种类的分析处理，以及通过实时分析线程对所述痔疮干扰事件进行实时分析；所述方法还包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.一种痔疮干扰因素评估系统，其特征在于，包括互相之间通信的处理器和存储器，所述处理器用于从所述存储器中读取计算机程序并执行，以实现权利要求1-9任一项所述的方法。
