本发明专利技术实施例提供一种关联病种分析方法、装置、设备和存储介质，涉及医疗辅助技术领域。其中，这种关联病种分析方法包含如下步骤：S1、获取多个患者的病症信息。其中，病症信息包含有患者的患病症状和患病种类。S2、根据病症信息，获取患病症状和患病种类的关联表。S3、根据关联表，通过分层挖掘的方式计算包括预定数量个患病种类的病种组合的串联度。S4、根据串联度，获取关联病种组合。S5、根据关联病种组合，生成诊断辅助信息。通过分层挖掘的方式能够很好的从医疗数据中，识别出关联病种组合。从而辅助医生诊断。及早预防或者发现并发症，具有很好的实际意义。很好的实际意义。很好的实际意义。
【技术实现步骤摘要】
一种关联病种分析方法、装置、设备和存储介质
[0001]本专利技术涉及医疗辅助
，具体而言，涉及一种关联病种分析方法、装置、设备和存储介质。
技术介绍
[0002]随着社会的发展，医院已经普及了电子病历单，从而获得了大量的患者的信息。但是这些数据，普遍只是用作记录，存放于后台，并未被有效的利用。
[0003]由于医护人员的从业年限、人生履历等因素。每个医护人员的执业水平均不相同。因此，利用现有的大量数据来帮助医护人员更好的判断患者的病情，从而提高社会整体的医疗水平，具有很好的实际意义。
[0004]有鉴于此，申请人在研究了现有的技术后特提出本申请。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供了一种关联病种分析方法、装置、设备和存储介质，以改善相关技术中如何利用现有的医疗数据辅助医生诊断患者病情的问题。
[0006]第一方面、
[0007]本专利技术实施例提供了一种关联病种分析方法，其包含如下步骤：
[0008]S1、获取多个患者的病症信息。其中，病症信息包含有患者的患病症状和患病种类。
[0009]S2、根据病症信息，获取患病症状和患病种类的关联表。
[0010]S3、根据关联表，通过分层挖掘的方式计算包括预定数量个患病种类的病种组合的串联度。其中，不同层次的挖掘包含的患病种类的数量不同，且高层次的挖掘数据源基于其在前的低层次挖掘的挖掘结果。
[0011]S4、根据串联度，获取关联病种组合。
[0012]S5、根据关联病种组合，生成诊断辅助信息。
[0013]在一个可选的实施例中，病症信息包括患者主诉症状信息和医生病种诊断信息。
[0014]根据病症信息，获取患病症状和患病种类的关联表，具体包括：
[0015]根据患者主诉症状信息，提取词汇并和主诉症状词典库中的关键词进行匹配，以获得患病症状。
[0016]根据医生病种诊断信息，提取词汇并和诊断病种词典库中的关键词进行匹配，以从而获得患病种类。
[0017]根据患病症状和患病种类，获取关联表。
[0018]在一个可选的实施例中，主诉症状词典库为医学症状词典库。诊断病种词典库为疾病分类ICD
‑
10字典库。
[0019]根据患者主诉症状信息，提取词汇并和主诉症状词典库中的关键词进行匹配，以获得患病症状。和，根据医生病种诊断信息，提取词汇并和诊断病种词典库中的关键词进行
匹配，以从而获得患病种类。具体包括：
[0020]根据患者主诉症状信息，拆分出单句，并对单句进行分词，以获得患者主诉症状信息中的词汇。
[0021]将患者主诉症状信息中的词汇和医学症状词典库中的关键词进行匹配，以获得患病症状。
[0022]根据医生病种诊断信息，拆分出单句，并对单句进行分词，以获得医生病种诊断信息中的词汇。
[0023]将医生病种诊断信息中的词汇和疾病分类ICD
‑
10字典库中的关键词进行匹配，以获得患病种类。
[0024]在一个可选的实施例中，根据关联表，通过分层挖掘的方式计算包括预定数量个患病种类的病种组合的串联度。具体包括：
[0025]根据关联表，获取所有的患病种类。
[0026]重复以下步骤直至当前的挖掘层次达到预设层次或者没有符合要求的病种组合：
[0027]获取当前的挖掘层次X以及挖掘数据源。其中，初始的挖掘数据源为所有的患病种类。x初始为1。
[0028]根据挖掘层次以及挖掘数据源，通过排列组合的方式确定病种组合。每个病种组合包含X个患病种类。
[0029]根据关联表确定出包含X个患病种类的病种组合的串联度。
[0030]在一个可选的实施例中，获取当前的挖掘层次X以及挖掘数据源，具体包括：
[0031]获取当前的挖掘层次X以及挖掘数据源。其中：
[0032]当当前的挖掘层次X为1时，挖掘数据源为所有的患病种类。
[0033]当当前的挖掘层次X大于1时，挖掘数据源为串联度大于预设值的全部包含X减1个患病种类的病种组合所包含的患病种类。
[0034]在一个可选的实施例中，根据串联度，获取关联病种组合，具体包括：
[0035]根据串联度，提取串联度大于预设值的包括预定数量个患病种类的病种组合，以获得关联病种组合。
[0036]预设层次为3。预设值为0.5。
[0037]串联度为关联表的所有患病症状中，包括预定数量个患病种类的病种组合出现的比例。
[0038]第二方面、
[0039]本专利技术实施例提供了一种关联病种分析装置，其包含：
[0040]病症信息获取模块，用于获取多个患者的病症信息；其中，所述病症信息包含有患者的患病症状和患病种类；
[0041]关联表获取模块，用于根据所述病症信息，获取患病症状和患病种类的关联表；
[0042]串联度计算模块，用于根据所述关联表，通过分层挖掘的方式计算包括预定数量个患病种类的病种组合的串联度；其中，不同层次的挖掘包含的患病种类的数量不同，且高层次的挖掘数据源基于其在前的低层次挖掘的挖掘结果；
[0043]组合获取模块，用于根据所述串联度，获取关联病种组合；
[0044]信息生成模块，用于根据所述关联病种组合，生成诊断辅助信息。
[0045]在一个可选的实施例中，病症信息包括患者主诉症状信息和医生病种诊断信息。关联表获取模块，包括：
[0046]患病症状获取单元，用于根据患者主诉症状信息，提取词汇并和主诉症状词典库中的关键词进行匹配，以获得患病症状。
[0047]患病种类获取单元，用于根据医生病种诊断信息，提取词汇并和诊断病种词典库中的关键词进行匹配，以从而获得患病种类。
[0048]关联表获取单元，用于根据患病症状和患病种类，获取关联表。
[0049]第三方面、
[0050]本专利技术实施例提供了一种关联病种分析设备，其包括处理器、存储器，以及存储在存储器内的计算机程序。计算机程序能够被处理器执行，以实现如第一方面所说的关联病种分析方法。
[0051]第四方面、
[0052]本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质包括存储的计算机程序，其中，在计算机程序运行时控制计算机可读存储介质所在设备执行如第一方面所说的关联病种分析方法。
[0053]通过采用上述技术方案，本专利技术可以取得以下技术效果：
[0054]通过分层挖掘的方式能够很好的从医疗数据中，识别出关联病种组合。从而辅助医生诊断。及早预防或者发现并发症，具有很好的实际意义。
[0055]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0056]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种关联病种分析方法，其特征在于，包含：获取多个患者的病症信息；其中，所述病症信息包含有患者的患病症状和患病种类；根据所述病症信息，获取患病症状和患病种类的关联表；根据所述关联表，通过分层挖掘的方式计算包括预定数量个患病种类的病种组合的串联度；其中，不同层次的挖掘包含的患病种类的数量不同，且高层次的挖掘数据源基于其在前的低层次挖掘的挖掘结果；根据所述串联度，获取关联病种组合；根据所述关联病种组合，生成诊断辅助信息。2.根据权利要求1所述的关联病种分析方法，其特征在于，所述病症信息包括患者主诉症状信息和医生病种诊断信息；根据所述病症信息，获取患病症状和患病种类的关联表，具体包括：根据所述患者主诉症状信息，提取词汇并和主诉症状词典库中的关键词进行匹配，以获得所述患病症状；根据所述医生病种诊断信息，提取词汇并和诊断病种词典库中的关键词进行匹配，以从而获得所述患病种类；根据所述患病症状和所述患病种类，获取所述关联表。3.根据权利要求2所述的关联病种分析方法，其特征在于，所述主诉症状词典库为医学症状词典库；所述诊断病种词典库为疾病分类ICD
‑
10字典库；根据所述患者主诉症状信息，提取词汇并和主诉症状词典库中的关键词进行匹配，以获得所述患病症状；和，根据所述医生病种诊断信息，提取词汇并和诊断病种词典库中的关键词进行匹配，以从而获得所述患病种类；具体包括：根据所述患者主诉症状信息，拆分出单句，并对单句进行分词，以获得所述患者主诉症状信息中的词汇；将所述患者主诉症状信息中的词汇和所述医学症状词典库中的关键词进行匹配，以获得所述患病症状；根据所述医生病种诊断信息，拆分出单句，并对单句进行分词，以获得所述医生病种诊断信息中的词汇；将所述医生病种诊断信息中的词汇和所述疾病分类ICD
‑
10字典库中的关键词进行匹配，以获得所述患病种类。4.根据权利要求1所述的关联病种分析方法，其特征在于，根据所述关联表，通过分层挖掘的方式计算包括预定数量个患病种类的病种组合的串联度；具体包括：根据所述关联表，获取所有的患病种类；重复以下步骤直至当前的挖掘层次达到预设层次或者没有符合要求的病种组合：获取当前的挖掘层次X以及挖掘数据源；其中，初始的挖掘数据源为所有的患病种类；x初始为1；根据所述挖掘层次以及挖掘数据源，通过排列组合的方式确定病种组合；每个病种组合包含X个患病种类；根据所述关联表确定出...
【专利技术属性】
技术研发人员：皇甫潇潇，施建安，庄一波，赵友平，邵飞，孙志伟，林家彬，
申请(专利权)人：厦门市易联众易惠科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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