一种基于聚类算法的中药疗效统计方法技术

本发明专利技术公开了一种基于聚类算法的中药疗效统计方法，涉及中医治疗技术领域，技术方案为，将现有的中药治疗医案进行结构化；将结构化后的中药治疗医案数据化；用数据化后的中药治疗医案构建中药治疗基础库；通过所述中药治疗基础库，提取的药方疗效特征；对提取后的药方疗效特征进行聚类统计，并将结果存入到结果库中；以药方作为查询元素从结果库中获取疗效统计结果。本发明专利技术的有益效果是：本方案通过构建中医治疗病案的大数据，以大数据为基础进行统计，通过对病人对疾病的诊疗次数来反推其使用药方治疗效果，从侧面体现药方对疾病的治疗的有效程度，从而使其成为药方治疗的参考。

A statistical method of traditional Chinese medicine efficacy based on clustering algorithm

【技术实现步骤摘要】
一种基于聚类算法的中药疗效统计方法
本专利技术涉及中医治疗
，特别涉及一种基于聚类算法的中药疗效统计方法。
技术介绍
中医作为我国独有的医疗技术，中医治疗方式中的一大组成部分为熬制中药进行治疗，借助多种药材组成配方进行熬煮，通过患者饮用中药来调和人体，从而实现疾病治疗。作为去看病的患者，通常不会对看病疗效做出反馈。作为医生而言，需要面对大量的患者，并不容易直接获取所开药方的治疗效果。只能根据个人的经验去判断药方的使用情况。
技术实现思路
针对上述技术问题，本专利技术提供一种基于聚类算法的中药疗效统计方法。其技术方案为，S1、将现有的中药治疗医案进行结构化；S2、将结构化后的中药治疗医案数据化；S3、用数据化后的中药治疗医案构建中药治疗基础库；S4、通过所述中药治疗基础库，提取的药方疗效特征；S5、对提取后的药方疗效特征进行聚类统计，并将结果存入到结果库中；S6、以药方作为查询元素从结果库中获取疗效统计结果。优选为，所述S1中对中药治疗医案的结构化方法为，S101、定义多维的医案数据元素结构；S102、根据S101的医案数据元素结构对应中药治疗医案进行元素拆分；S103、将拆分后的医案数据按照元素结构组成结构化的中药治疗医案信息。优选为，所述S2中，将结构化后的中药治疗医案数据化具体为，按照结构化后的元素信息将原中药治疗医案转换为数据形式；通常来说，中药治疗医案包括病症、治疗用配方，将医案的各个信息转换为数据形式，从而方便对医案数据进行管理；所述S3为将S2数据化后的中药治疗医案构建为中药治疗基础库。优选为，所述S4中，通过所述中药治疗基础库，提取的药方治疗特征，药方治疗特征包括药方组成特征，病症特征，疗效特征；通过中药治疗基础库中的数据，提取病案信息，病案信息包括病人信息，病种信息、药方组成信息；所述病种信息包括疾病信息，疾病信息包括疾病名称及对应中医诊疗的疾病体现形式，即通过望闻问切获得疾病表现；药方组成信息为药方使用的药材信息；通过所述病人信息，病种信息，药方组成信息，提取疗效特征；所述疗效特征为根据某一病人对应的某一个病种去医院治疗的次数，来统计药方疗效，以该病人去某一医院第一次诊疗某一病种为起始，以获取一个药方后的诊疗次数进行统计，其后续时间中，去医院诊疗同一病种次数值越低，则证明其使用该药方的治疗配方效果越好。诊疗次数统计的医院为该病人去过的所有医院的诊疗次数。优选为，所述S4中的疗效特征进行数据化编码，数据化编码的形式为，根据药方对应的诊疗次数定义区间，将诊疗次数投影至对应的区间编码上。如：1-2次诊疗为n1，3-4次诊疗为n2，5-6次诊疗为n3，7次以上为n4。优选为，所述S5中，对提取后的药方疗效特征进行聚类统计，以疗效特征为目标点进行聚类，通过疗效特征聚类结果来判定药方的治疗效果。本专利技术实施例提供的技术方案带来的有益效果是：本方案通过构建中医治疗病案的大数据，以大数据为基础进行统计，通过对病人对疾病的诊疗次数来反推其使用药方治疗效果，从侧面体现药方对疾病的治疗的有效程度，从而使其成为药方治疗的参考。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。当然，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。需要说明的是，在不冲突的情况下，本专利技术创造中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。实施例1本专利技术提供一种基于聚类算法的中药疗效统计方法，S1、将现有的中药治疗医案进行结构化；具体为，S101、定义多维的医案数据元素结构；S102、根据S101的医案数据元素结构对应中药治疗医案进行元素拆分；S103、将拆分后的医案数据按照元素结构组成结构化的中药治疗医案信息。通过统一各个医院的医案数据元素结构，为医案数据的大数据化的前提，通过将医案格式统一，方便进行后期对所有医案数据的整合。S2、将结构化后的中药治疗医案数据化；具体为，按照结构化后的元素信息将原中药治疗医案转换为数据形式；通常来说，中药治疗医案包括病症、治疗用配方；按照步骤S1统一后的格式，将原文本形式转变为数据格式，从而便于下一步形成基础数据库。S3、用数据化后的中药治疗医案构建中药治疗基础库；具体为将S2数据化后的中药治疗医案构建为中药治疗基础库。构建医案大数据，通过单一医院，扩展至一个区，一个市，一个省……从而形成医案大数据，以便对病患的治疗情况作出全面的统计。S4、通过中药治疗基础库，提取的药方疗效特征；具体为，通过中药治疗基础库，提取的药方治疗特征，药方治疗特征包括药方组成特征，病症特征，疗效特征；通过中药治疗基础库中的数据，提取病案信息，病案信息包括病人信息，病种信息、药方组成信息；病人信息需要包括病人的基本个人资料，通过病人的基本个人资料，可以确定病人的单一性，避免在后续的疾病诊疗统计过程中出现错误。病种信息包括疾病信息，疾病信息包括疾病名称及对应中医诊疗的疾病体现形式，即通过望闻问切获得疾病表现；药方组成信息为药方使用的药材信息，及用量信息；通过病人信息，病种信息，药方组成信息，提取疗效特征；疗效特征为根据某一病人对应的某一个病种去医院治疗的次数，来统计药方疗效，以该病人去某一医院第一次诊疗某一病种为起始，以获取一个药方后的诊疗次数进行统计，其后续时间中，去医院诊疗同一病种次数值越低，则证明其使用该药方的治疗配方效果越好。诊疗次数统计的医院为该病人去过的所有医院的诊疗次数。换句话说，通过构建医案大数据，假设病人A因为疾病B在某一个医院进行诊疗，获取药方C，如果在此之后，病人A一段时间的病案信息中没有再出现因为疾病B而去某个医院的诊疗记录，则说明药方C具有较好的疗效。反之，如果病人A在获取药方C后，又出现了多次去其任一医院进行疾病B诊疗的记录，则说明之前的药方C疗效较差。其中，疗效特征的提取为对统计的疗效特征进行数据化编码，数据化编码的形式为，根据药方对应的诊疗次数定义区间，将诊疗次数投影至对应的区间编码上。如：1-2次诊疗为n1，3-4次诊疗为n2，5-6次诊疗为n3，7次以上为n4，通过区间编码的分类形式，因为疗效本身还涉及个人体质等多种因此影响，所以按照区间进行分类，便可以获得足够的参考性。S5、对提取后的药方疗效特征进行聚类统计，并将结果存入到结果库中；具体为，对提取后的药方疗效特征进行聚类统计，以疗效特征为目标点进行聚类，通过疗效特征聚类结果来判定药方的治疗效果。S6、以药方作为查询元素从结果库中获取疗效统计结果。以上所述仅为本专利技术的较佳实施例，并不用以限制本专利技术，凡在本专利技术的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本专利技术的保护范围之内。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于聚类算法的中药疗效统计方法，其特征在于，包括，/nS1、将现有的中药治疗医案进行结构化；/nS2、将结构化后的中药治疗医案数据化；/nS3、用数据化后的中药治疗医案构建中药治疗基础库；/nS4、通过所述中药治疗基础库，提取的药方疗效特征；/nS5、对提取后的药方疗效特征进行聚类统计，并将结果存入到结果库中；/nS6、以药方作为查询元素从结果库中获取疗效统计结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于聚类算法的中药疗效统计方法，其特征在于，包括，
S1、将现有的中药治疗医案进行结构化；
S2、将结构化后的中药治疗医案数据化；
S3、用数据化后的中药治疗医案构建中药治疗基础库；
S4、通过所述中药治疗基础库，提取的药方疗效特征；
S5、对提取后的药方疗效特征进行聚类统计，并将结果存入到结果库中；
S6、以药方作为查询元素从结果库中获取疗效统计结果。


2.根据权利要求1所述的基于聚类算法的中药疗效统计方法，其特征在于，所述S1中对中药治疗医案的结构化方法为，
S101、定义多维的医案数据元素结构；
S102、根据S101的医案数据元素结构对应中药治疗医案进行元素拆分；
S103、将拆分后的医案数据按照元素结构组成结构化的中药治疗医案信息。


3.根据权利要求2所述的基于聚类算法的中药疗效统计方法，其特征在于，所述S2中，将结构化后的中药治疗医案数据化具体为，按照结构化后的元素信息将原中药治疗医案转换为数据形式；
所述S3为将S2数据化后的中药治疗医案构建为中药治疗基础库。


4.根据权利要求3所述的基于聚类算法的中药疗效统计方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐云生，陈守强，毕思玲，黄延琴，武少玮，
申请(专利权)人：山东中医药大学第二附属医院，
类型：发明
国别省市：山东;37