医学病历数据处理方法、医学数据推荐系统、设备及介质技术方案

本发明专利技术的医学病历数据处理方法、医学数据推荐系统、设备及介质，所述医学病历数据处理方法包括：将一医学病历集中的每个病历及其所包含各个项目的内容通过数学表征方式表示为一条结构化病历数据及其所包含的各种项目分类下的项目信息，以形成包含一或多个所述结构化病历数据的医学结构化病历数据集；进而，医学数据推荐系统可以基于该医学结构化病历数据集进行对关于症状等信息的数据分析，以预测并推荐符合高效问诊方向的问诊依据，高效辅助中医问诊过程，具有高度的现实意义。

Medical Record Data Processing Method, Medical Data Recommendation System, Equipment and Media

The data processing method of medical records, medical data recommendation system, equipment and media of the present invention include: the contents of each medical record and its items in a medical record set are expressed by mathematical representation as a structured medical record data and item information under various item classifications contained therein, so as to form a project information including one or more items. Furthermore, the medical data recommendation system can analyze the data about symptoms and other information based on the structured medical record data set, in order to predict and recommend the basis of consultation that accords with the direction of high-efficiency consultation, and assist the process of TCM consultation efficiently, which has a high practical significance.

【技术实现步骤摘要】
医学病历数据处理方法、医学数据推荐系统、设备及介质
本专利技术涉及智能医学
，特别是涉及医学病历数据处理方法、医学数据推荐系统、设备及介质。
技术介绍
中医问诊是医患之间直接进行语言交流的临床信息采集方法，在疾病诊察过程中具有十分重要的作用，是中医望、闻、问、切四诊的重要内容之一。通过问诊，医生才可以获取全面的患者病情资料，如疾病的发生、发展、变化过程、诊治经过以及患者的自觉症状、既往病史、个人生活史、家族史等。问诊的过程，同时也是一名医生辨证思维的过程。在问诊过程中，医生必须善于对已经获取的患者病情信息进行思考分析，并根据中医理论和个人临床经验，追踪新的线索，以便进一步深入了解病情，做到边问边辩，边辩边问，问辩结合，减少问诊的盲目性，提高诊断的准确性。但是，目前对中医病历资料的管理仍然是基于纸质、或无数据分类地输入电脑等电子设备中，并没有办法进行有效管理，从而进行大数据分析。另外，进一步的，由于通过问诊获取的患者病情资料对于中医辨证和疾病诊断具有重要的作用，因此“有效”的问诊过程需要能达到“获取实现准确中医辨证和疾病诊断所需患者病情资料”的要求。为了能够全面获取所需的患者病情信息，且由于病情信息涉及范围广泛，历代中医名家总结出各种问诊框架以保障获取问诊信息的全面性，例如《十问歌》等。这些问诊框架具有一定的指导意义，但在临床实际运用时，也要根据患者的具体病情，灵活而又有主次的进行询问，不能千篇一律的机械套问。同时，由于在临床实践中医生能分配给每个患者的门诊时间通常很有限，完全按照问诊框架进行机械套问也存在现实中运用的困难。在中医临床实践中，实现“高效”问诊过程，暨“在有限时间内获取实现准确中医辨证和疾病诊断所需患者病情资料”，对医生的理论水平、思维能力和临床经验要求都很高。而现实中中医医生的水平能力仍有所不同，如何能帮助普通水平中医医生实现高效的问诊过程，则是有待解决的问题并具有高度的现实意义。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供医学病历数据处理方法、医学数据推荐系统、设备及介质，用于实现对医学病历数据的科学分类管理而利于分析，且还能配合大数据分析手段辅助改良问诊效率，解决现有技术中的问题。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种医学病历数据处理方法，包括：将一医学病历集中的每个病历及其所包含各个项目的内容通过数学表征方式表示为一条结构化病历数据及其所包含的各种项目分类下的项目信息，以形成包含一或多个所述结构化病历数据的医学结构化病历数据集。于本专利技术的一实施例中，所述项目分类包括：包含一或多个症状信息的症状分类、及与其相关的包含一或多个症状相关信息的症状相关分类；所述方法包括：从所述医学构化数据集中提取各种不重复的症状信息，存储形成症状信息库；从所述医学构化数据集中对应各个症状相关分类分别提取各种不重复的症状相关信息，存储形成与各个症状相关分类对应的相关信息库。于本专利技术的一实施例中，所述医学属于中医领域，所述症状相关分类包括：患者基本信息、体征、既往病史、证型、及处方中的任意一种或多种组合。于本专利技术的一实施例中，所述的医学病历数据处理方法，包括：提取症状信息库中的各症状信息间、和/或各症状信息与相关信息库中各症状相关信息间的关联度数据，并加以存储。于本专利技术的一实施例中，所述提取症状信息库中的各种症状信息间的关联度数据，包括：对应症状信息库中的每种所述症状信息，建立症状出现向量；其中，所述症状出现向量表示为每种症状信息是否出现在各个结构化病历数据中的表征值的集合；计算各种症状信息所对应症状出现向量间的相似度信息，作为所述关联度数据。于本专利技术的一实施例中，所述相似度信息的计算方法包括：余弦距离、欧氏距离、标准化欧氏距离、马氏距离、汉明距离、及曼哈顿距离中的任意一种。于本专利技术的一实施例中，所述提取症状信息库中的各症状信息与相关信息库中各症状相关信息间的关联度数据，包括：分别统计在相关信息库中每个症状相关信息出现的情形下且症状信息库中各种症状信息出现的结构化病历数据的数量分别占结构化病历数据集的比率，以近似表示为每种症状相关信息出现情况下出现每种症状信息的条件概率，作为所述关联度数据。于本专利技术的一实施例中，所述医学属于中医领域，所述相关信息库包括：包含一或多个证型信息的证型信息库、和/或包含一或多个处方信息的处方信息库。于本专利技术的一实施例中，所述处方信息中包含主方剂信息；所述主方剂信息用于替代所述处方信息。为实现上述目的及其他相关目的，本专利技术提供一种医学数据推荐系统，应用于一存储有结构化病历数据集的处理装置；其中，所述结构化病历数据集包含至少一个结构化病历数据，每个所述结构化病历数据及其所包含的各种项目分类下的项目信息是对一医学病历集中的一个病历及其所包含各个项目的内容的数学表征；所述项目分类包括：包含一或多个症状信息的症状分类、及与其相关的包含一或多个症状相关信息的症状相关分类；所述处理装置还存储有：集合所述结构化病历数据集中各种不重复的预设症状信息形成的预设症状信息库、以及分别各种所述项目分类所集合的所述医学构化数据集中各种不重复的预设症状相关信息形成的各个相关信息库；所述处理装置还存储有：所述预设症状信息库中的各预设症状信息间、和/或各预设症状信息与相关信息库中各预设症状相关信息间的关联度数据；所系统包括：接收单元，用于获取包含一组待诊断症状信息的待诊断症状信息序列；处理单元，用于在症状信息库中各所述预设症状信息间的关联度数据中，匹配并计算所述一组待诊断症状信息分别与所述各预设症状信息间的关联度数据，集合形成关联症状序列，以供选取其中关联度数据的量值最大的一或多个数据所对应的预设症状信息作为推荐症状信息；以及/或者，所述处理单元，用于以所述结构化病历数据集作为数据输入，计算基于各所述待诊断症状信息出现的相关信息库中的每个预设症状相关信息出现的后验概率；在各该预设症状相关信息中选择后验概率值最大的一个作为推荐症状相关信息；或者，将后验概率值最大的多个所述预设症状相关信息作为备选症状相关信息，判断各备选症状相关信息间的接近度数据的量值是否低于预设值；若否，则选择后验概率值最大的备选症状相关信息作为推荐症状相关信息；若是，则在所述症状信息库中各预设症状信息与相关信息库中各预设症状相关信息间的关联度数据中，匹配各备选症状相关信息分别与各预设症状信息间的目标关联度数据，并根据匹配到的目标关联度数据计算：相关于与各个待诊断症状信息都不同的每个预设症状信息的备选症状相关信息之间的差异度数据，集合形成项目辨别症状序列，以供选取其中差异度数据的量值最大的一或多个数据所对应的预设症状信息作为推荐症状信息作为推荐症状信息。于本专利技术的一实施例中，所述预设症状信息间的关联度数据包括：预设症状信息库中各预设症状信息所对应的症状出现向量间的相似度信息；所述症状出现向量是根据对应各所述预设症状信息所建立的，用于表示每个预设症状信息是否出现在各个所述结构化病历数据中的表征值的集合；所述在症状信息库中各所述预设症状信息间的关联度数据中，匹配并计算所述一组待诊断症状信息分别与所述各预设症状信息间的关联度数据，集合形成关联症状序列，包括：在预设症状信息间的关联度数据中，匹配每个所述待诊断症状与每个所本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种医学病历数据处理方法，其特征在于，包括：将一医学病历集中的每个病历及其所包含各个项目的内容通过数学表征方式表示为一条结构化病历数据及其所包含的各种项目分类下的项目信息，以形成包含一或多个所述结构化病历数据的医学结构化病历数据集。

【技术特征摘要】
1.一种医学病历数据处理方法，其特征在于，包括：将一医学病历集中的每个病历及其所包含各个项目的内容通过数学表征方式表示为一条结构化病历数据及其所包含的各种项目分类下的项目信息，以形成包含一或多个所述结构化病历数据的医学结构化病历数据集。2.根据权利要求1所述的医学病历数据处理方法，其特征在于，所述项目分类包括：包含一或多个症状信息的症状分类、及与其相关的包含一或多个症状相关信息的症状相关分类；所述方法包括：从所述医学构化数据集中提取各种不重复的症状信息，存储形成症状信息库；从所述医学构化数据集中对应各个症状相关分类分别提取各种不重复的症状相关信息，存储形成与各个症状相关分类对应的相关信息库。3.根据权利要求2所述的医学病历数据处理方法，其特征在于，所述医学属于中医领域，所述症状相关分类包括：患者基本信息、体征、既往病史、证型、及处方中的任意一种或多种组合。4.根据权利要求2所述的医学病历数据处理方法，其特征在于，包括：提取症状信息库中的各症状信息间、和/或各症状信息与相关信息库中各症状相关信息间的关联度数据，并加以存储。5.根据权利要求4所述的医学病历数据处理方法，其特征在于，所述提取症状信息库中的各种症状信息间的关联度数据，包括：对应症状信息库中的每种所述症状信息，建立症状出现向量；其中，所述症状出现向量表示为每种症状信息是否出现在各个结构化病历数据中的表征值的集合；计算各种症状信息所对应症状出现向量间的相似度信息，作为所述关联度数据。6.根据权利要求5所述的医学病历数据处理方法，其特征在于，所述相似度信息的计算方法包括：余弦距离、欧氏距离、标准化欧氏距离、马氏距离、汉明距离、及曼哈顿距离中的任意一种。7.根据权利要求4所述的医学病历数据处理方法，其特征在于，所述提取症状信息库中的各症状信息与相关信息库中各症状相关信息间的关联度数据，包括：分别统计在相关信息库中每个症状相关信息出现的情形下且症状信息库中各种症状信息出现的结构化病历数据的数量分别占结构化病历数据集的比率，以近似表示为每种症状相关信息出现情况下出现每种症状信息的条件概率，作为所述关联度数据。8.根据权利要求7所述的，其特征在于，所述医学属于中医领域，所述相关信息库包括：包含一或多个证型信息的证型信息库、和/或包含一或多个处方信息的处方信息库。9.根据权利要求8所述的医学病历数据处理方法，其特征在于，所述处方信息中包含主方剂信息；所述主方剂信息用于替代所述处方信息。10.一种医学数据推荐系统，其特征在于，应用于一存储有结构化病历数据集的处理装置；其中，所述结构化病历数据集包含至少一个结构化病历数据，每个所述结构化病历数据及其所包含的各种项目分类下的项目信息是对一医学病历集中的一个病历及其所包含各个项目的内容的数学表征；所述项目分类包括：包含一或多个症状信息的症状分类、及与其相关的包含一或多个症状相关信息的症状相关分类；所述处理装置还存储有：集合所述结构化病历数据集中各种不重复的预设症状信息形成的预设症状信息库、以及分别各种所述项目分类所集合的所述医学构化数据集中各种不重复的预设症状相关信息形成的各个相关信息库；所述处理装置还存储有：所述预设症状信息库中的各预设症状信息间、和/或各预设症状信息与相关信息库中各预设症状相关信息间的关联度数据；所系统包括：接收单元，用于获取包含一组待诊断症状信息的待诊断症状信息序列；处理单元，用于在症状信息库中各所述预设症状信息间的关联度数据中，匹配并计算所述一组待诊断症状信息分别与所述各预设症状信息间的关联度数据，集合形成关联症状序列，以供选取其中关联度数据的量值最大的一或多个数据所对应的预设症状信息作为推荐症状信息；以及/或者，所述处理单元，用于以所述结构化病历数据集作为数据输入，计算基于各所述待诊断症状信息出现的相关信息库中的每个预设症状相关信息出现的后验概率；在各该预设症状相关信息中选择后验概率值最大的一个作为推荐症状相关信息；或者，将后验概率值最大的多个所述预设症状相关信息作为备选症状相关信息，判断各备选症状相关信息间的接近度数据的量值是否低于预设值；若否，则选择后验概率值最大的备选症状相关信息作为推荐症状相关信息；若是，则在所述症状信息库中各预设症状信息与相关信息库中各预设症状相关信息间的关联度数据中，匹配各备选症状相关信息分别与各预设症状信息间的目标关联度数据，并根据匹配到的目标关联度数据计算：相关于与各个待诊断症状信息都不同的每个预设症状信息的备选症状相关信息之间的差异度数据，集合形成项目辨别症状序列，以供选取其中差异度数据的量值最大的一或多个数据所对应的预设症状信息作为推荐症状信息作为推荐症状信息。11.根据权利要求10所述的医学数据推荐系统，其特征在于，所述预设症状信息间的关联度数据包括：预设症状信息库中各预设症状信息所对应的症状出现向量间的相似度信息；所述症状出现向量是根据对应各所述预设症状信息所建立的，用于表示每个预设症状信息是否出现在各个所述结构化病历数据中的表征值的集合；所述在症状信息库中各所述预设症状信息间的关联度数据中，匹配并计算所述一组待诊断症状信息分别与所述各预设症状信息间的关联度数据，集合形成关联症状序列，包括：在预设症状信息间的关联度数据中，匹配每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：范文历，
申请(专利权)人：脉景杭州健康管理有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江,33