应用于专病临床试验的队列识别方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及信息识别领域，具体涉及应用于专病临床试验的队列识别方法及装置，该方法包括如下步骤：S1、构建专病临床试验病历特征库和专病临床试验病历标准库；S2、基于专病临床试验病历特征库训练构建专病临床试验病历识别算法；S3、基于专病临床试验病历标准库训练构建专病临床试验的队列挖掘模型；S4、基于专病临床试验病历识别算法实现电子病历库内专病临床试验病历的识别；S5、基于专病临床试验的队列挖掘模型实现专病临床试验的队列的挖掘，该专病临床试验的队列包括多个满足专病临床试验病历特征，且满足专病临床试验病历标准的受试者。本发明专利技术可以实现专病临床试验的队列的高效率、高准确性识别。

【技术实现步骤摘要】
应用于专病临床试验的队列识别方法及装置
本专利技术涉及信息识别领域，具体涉及应用于专病临床试验的队列识别方法及装置。
技术介绍
为了验证新型药物或治疗方案的有效性或优效性，在不同的临床试验周期，需要纳入不同规模的受试人群。目前，常见的受试人群筛选方法主要包括发布招募信息、医师推荐、病例回顾分析等。普遍依赖人工分析识别，费时费力的同时，难以保证结果的准确性，工作效率低下。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种应用于专病临床试验的队列识别方法及装置，可以实现专病临床试验的队列的高效率、高准确性识别。为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：应用于专病临床试验的队列识别方法，包括如下步骤：S1、构建专病临床试验病历特征库和专病临床试验病历标准库；S2、基于专病临床试验病历特征库训练构建专病临床试验病历识别算法；S3、基于专病临床试验病历标准库训练构建专病临床试验的队列挖掘模型；S4、基于专病临床试验病历识别算法实现电子病历库内专病临床试验病历的识别；S5、本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.应用于专病临床试验的队列识别方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、构建专病临床试验病历特征库和专病临床试验病历标准库；/nS2、基于专病临床试验病历特征库训练构建专病临床试验病历识别算法；/nS3、基于专病临床试验病历标准库训练构建专病临床试验的队列挖掘模型；/nS4、基于专病临床试验病历识别算法实现电子病历库内专病临床试验病历的识别；/nS5、基于专病临床试验的队列挖掘模型实现专病临床试验的队列的挖掘，该专病临床试验的队列包括多个满足专病临床试验病历特征，且满足专病临床试验病历标准的受试者。/n

【技术特征摘要】
1.应用于专病临床试验的队列识别方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、构建专病临床试验病历特征库和专病临床试验病历标准库；
S2、基于专病临床试验病历特征库训练构建专病临床试验病历识别算法；
S3、基于专病临床试验病历标准库训练构建专病临床试验的队列挖掘模型；
S4、基于专病临床试验病历识别算法实现电子病历库内专病临床试验病历的识别；
S5、基于专病临床试验的队列挖掘模型实现专病临床试验的队列的挖掘，该专病临床试验的队列包括多个满足专病临床试验病历特征，且满足专病临床试验病历标准的受试者。


2.如权利要求1所述的应用于专病临床试验的队列识别方法，其特征在于，所述步骤S1中，基于专病的名称通过网络爬虫模块在预设的网络基站上爬取专病对应的诊断标准，基于人工+机器学习的方式生成专病临床试验病历特征库。


3.如权利要求1所述的应用于专病临床试验的队列识别方法，其特征在于，所述步骤S1中，基于专病临床试验的名称和目的通过网络爬虫模块在预设的网络基站上爬取对应的专门临床试验标准，基于人工+机器学习的方式生...

【专利技术属性】
技术研发人员：王莹，白会强，王倩，王梦羽，吕志霞，
申请(专利权)人：王莹，
类型：发明
国别省市：陕西;61