一种基于噩梦的疾病认知模型构建方法及疾病认知系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于噩梦的疾病认知模型构建方法及疾病认知系统，该方法包括：收集噩梦的相关描述文本，将描述文本作为训练语料切分为噩梦特征信息分词；对噩梦特征信息分词进行归一化，得到对应的归一化样本及分词集合；基于最大熵模型对噩梦特征信息分词进行训练，得到噩梦特征的预分类模型；建立噩梦语义特征集合所对应的疾病以及疾病知识库；通过预分类模型对输入的待识别噩梦特征信息分类，基于噩梦语义特征与疾病的对应关系、疾病知识库，匹配输出噩梦对应的疾病及解决方案。可以提高疾病初始筛查确认的效率，降低医生工作强度，并保障临床诊疗的准确性，减少漏诊和误诊几率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于噩梦的疾病认知模型构建方法及疾病认知系统
本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于噩梦的疾病认知模型构建方法及疾病认知系统。
技术介绍
现代医学研究表明，经常做噩梦和身体健康状况的恶化有极大的关联，噩梦往往是某些疾病的先兆信号，人体病理变化产生的刺激一般会在梦中得到反映。当人在清醒状态时，疾病微弱的刺激大多被外界的各种刺激所掩盖。晚上进入睡眠状态后，外界传递给人体的信息量大为减少，而来自内脏器官的刺激则在大脑占据了优势，从而引起无意识的警惕和反应。因此，做梦可以说是窥视人体健康与否的一个窗口。虽然噩梦在普通人群中相当普遍，但只有当噩梦伴随着严重的痛苦时，临床上才会诊断为噩梦(睡眠障碍)。当前，由于缺乏基于噩梦的疾病认知模型，已有的参考案例及噩梦相关资料难以为疾病的初步判断提供可靠依据，导致病人的疾病初步筛查确认效率较低。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种基于噩梦的疾病认知模型构建方法及疾病认知系统，以解决现有疾病初步筛查效率低的问题。在本专利技术实施例的第一方面，提供了一种基于噩本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于噩梦的疾病认知模型构建方法，其特征在于，包括：/n收集噩梦的相关描述文本，将所述相关描述文本作为训练语料切分为噩梦特征信息分词；/n对噩梦特征信息分词进行归一化，得到多个噩梦特征信息分词对应的归一化样本及分词集合；/n基于最大熵模型对噩梦特征信息分词进行训练，得到噩梦特征的预分类模型；/n建立噩梦语义特征集合所对应的疾病以及疾病知识库；/n通过所述预分类模型对输入的待识别噩梦特征信息分类，基于噩梦语义特征与疾病的对应关系、疾病知识库，匹配输出噩梦对应的疾病及解决方案。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于噩梦的疾病认知模型构建方法，其特征在于，包括：
收集噩梦的相关描述文本，将所述相关描述文本作为训练语料切分为噩梦特征信息分词；
对噩梦特征信息分词进行归一化，得到多个噩梦特征信息分词对应的归一化样本及分词集合；
基于最大熵模型对噩梦特征信息分词进行训练，得到噩梦特征的预分类模型；
建立噩梦语义特征集合所对应的疾病以及疾病知识库；
通过所述预分类模型对输入的待识别噩梦特征信息分类，基于噩梦语义特征与疾病的对应关系、疾病知识库，匹配输出噩梦对应的疾病及解决方案。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述相关描述文本作为训练语料切分为噩梦特征信息分词包括：
通过一个或多个分词向量表示噩梦特征信息。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述预分类模型对输入的待识别噩梦特征信息分类，基于噩梦语义特征与疾病的对应关系、疾病知识库，匹配输出噩梦对应的疾病及解决方案还包括：
将患者性别、年龄和神经类疾病作为特征因子或变量进行加权，建立患者性别、年龄、神经类疾病与噩梦对应的疾病的关联关系。


4.一种基于噩梦的疾病认知系统，其特征在于，包括：
语料获取模块，用于获取噩梦的相关描述文本，将所述相关描述文本作为训练语料切分为噩梦特征信息分词；
归一化模块，用于对噩梦特征信息分词进行归一化，得到多个噩梦特征信息分词对应的归一化样...

【专利技术属性】
技术研发人员：杜乐，杜登斌，
申请(专利权)人：吾征智能技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11