1.一种诊断结果识别模型训练的方法，其特征在于，包括：

获取参考数据集及样本数据集；所述参考数据集包括症状参考集合和诊断参考集合，训练样本集中的每个训练样本包括目标症状和目标诊断；所述症状参考集合中的每个参考症状及所述诊断参考集合中的每个参考诊断均具有位置标识；

将所述目标症状与所述症状参考集合中的参考症状进行匹配，将所述目标诊断与所述诊断参考集合中的参考诊断进行匹配，得到匹配结果；

按照所述位置标识将所述匹配结果转换成用于表示病况的样本序列串集合；

利用生成式对抗网络GAN的生成器，生成伪序列串集合；

将训练样本集和所述训练样本集中每个训练样本对应的诊断结果输入到所述生成式对抗网络GAN的判别器，所述训练样本集包括获取的样本序列串集合和所述伪序列串集合，利用所述训练样本集及所述对应的诊断结果对所述判别器进行训练，得到诊断结果识别模型，所述诊断结果识别模型用于对临床决策支持系统CDSS输出的诊断结果进行识别，以得到识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述目标症状与所述症状参考集合中的参考症状进行匹配，将所述目标诊断与所述诊断参考集合中的参考诊断进行匹配，包括：将所述目标症状进行术语转换，得到用于表示所述目标症状的症状术语；

将所述症状术语与所述症状参考集合中的参考症状进行匹配；及将所述目标诊断与所述诊断参考集合中的参考诊断进行匹配；

确定在所述症状参考集合中与所述症状术语相匹配的目标参考症状；及确定在所述诊断参考集合中与所述症状术语相匹配的目标参考诊断。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述匹配结果包括目标参考症状和目标参考诊断；所述按照所述位置标识将所述匹配结果转换成用于表示病况的样本序列串集合，包括：根据位置标识确定所述目标参考症状和所述目标参考诊断在所述参考数据集中的目标位置；

在所述目标位置标注第一标识；在所述参考数据集中的每个所述参考症状及每个所述参考诊断所对应的位置中，除了所述目标位置之外，均标注第二标识；

按照所述位置标识确定所述用于表示病况的样本序列串，所述样本序列串包括所述第一标识和所述第二标识。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将训练样本集和所述训练样本集中每个训练样本对应的诊断结果输入到所述生成式对抗网络GAN的判别器，利用所述训练样本集及所述对应的诊断结果对所述判别器进行训练，得到诊断结果识别模型，包括：将第一诊断输入到所述生成器，所述生成器输出第一序列串，所述第一序列串包括第一预置数量的用于表示症状的第一症状序列和第二预置数量的用于表示诊断的第一诊断序列；

将获取到的样本序列串集合中的样本序列串及该样本序列串对应的诊断结果，或者，将所述伪序列串集合中的伪序列串及该伪序列串对应的诊断结果输入到所述判别器，得到分类结果，所述分类结果用于指示诊断结果的概率；

根据所述分类结果更新所述诊断结果识别模型的参数，得到所述诊断结果识别模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

设置所述生成器的初始参数；

将所述训练样本集输入到所述生成器；

通过对所述训练样本集的学习和所述分类结果，更新所述初始参数，得到所述生成器。

6.一种诊断结果识别的方法，其特征在于，包括：

获取输入到临床决策支持系统CDSS的目标症状及所述临床决策支持系统CDSS根据所述目标症状输出的诊断结果；

将所述目标症状与所述症状参考集合中的参考症状进行匹配，将所述目标诊断与所述诊断参考集合中的参考诊断进行匹配，得到匹配结果，症状参考集合中的参考症状和诊断参考集合中的参考诊断均具有位置标识；

按照位置标识将所述匹配结果转换成用于表示病况的序列串；

将所述序列串及对应的诊断结果输入到如权利要求1至5中任一项所述诊断结果识别模型，通过所述诊断结果识别模型输出所述诊断结果对应的识别结果。

7.一种诊断结果识别模型训练的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取参考数据集及样本数据集；所述参考数据集包括症状参考集合和诊断参考集合，训练样本集中的每个训练样本包括目标症状和目标诊断；所述症状参考集合中的每个参考症状及所述诊断参考集合中的每个参考诊断均具有位置标识；

匹配模块，用于将所述获取模块获取的所述目标症状与所述症状参考集合中的参考症状进行匹配，将所述获取模块获取的所述目标诊断与所述诊断参考集合中的参考诊断进行匹配，得到匹配结果；

转换模块，用于按照所述位置标识将所述匹配模块得到的所述匹配结果转换成用于表示病况的样本序列串集合；

序列串生成模块，用于利用生成式对抗网络GAN的生成器，生成伪序列串集合，所述伪序列串集合中的伪序列串的数据大小与所述样本序列串集合中的样本序列串的数据大小相同；

模型生成模块，用于将训练样本集和所述训练样本集中每个训练样本对应的诊断结果输入到所述生成式对抗网络GAN的判别器，所述训练样本集包括所述获取模块获取的样本序列串集合和所述序列串生成模块生成的伪序列串集合，利用所述训练样本集及所述对应的诊断结果对所述判别器进行训练，得到诊断结果识别模型，所述诊断结果识别模型用于对临床决策支持系统CDSS输出的诊断结果进行识别，以得到识别结果。

8.一种诊断结果识别的装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取输入到临床决策支持系统CDSS的目标症状及所述临床决策支持系统CDSS根据所述目标症状输出的诊断结果；

匹配模块，用于将所述获取模块获取的所述目标症状与所述症状参考集合中的参考症状进行匹配，将所述目标诊断与所述诊断参考集合中的参考诊断进行匹配，得到匹配结果，症状参考集合中的参考症状和诊断参考集合中的参考诊断均具有位置标识；

转换模块，用于按照位置标识将所述匹配模块匹配的所述匹配结果转换成用于表示病况的序列串；

识别结果生成模块，用于将转换模块转换的所述序列串及对应的诊断结果输入到如权利要求1至5中任一项所述诊断结果识别模型，通过所述诊断结果识别模型输出所述诊断结果对应的识别结果。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1‑5任一项所述的方法，或者，如权利要求6所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1‑5中任一项所述的方法，或者，如权利要求6所述的方法。