疾病信息挖掘和检索方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种疾病信息挖掘和检索方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：获取待挖掘的各医学数据所包含的实体及其实体类别，所述实体类别属于预设类别，预设类别包括疾病、分期、病理、生物标志物和患者基线特征中的至少一种；基于各医学数据中包含的实体及其实体类别，以及预设类别之间的层级关系，构建各医学数据对应的树状图谱；对各树状图谱进行合并，并基于合并后的树状图谱确定对应疾病的分类体系，基于分类体系进行疾病信息挖掘。本发明专利技术提供的方法、装置、电子设备和存储介质，基于疾病、分期、病理、生物标志物和患者基线特征等多个层级构建疾病的分类体系，为精准定位适应症、制定医学策略等提供了条件。应症、制定医学策略等提供了条件。应症、制定医学策略等提供了条件。

【技术实现步骤摘要】
疾病信息挖掘和检索方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种疾病信息挖掘和检索方法、装置、电子设备和存储介质。

技术介绍

[0002]国际疾病分类(international Classification of diseases，ICD)是国际统一的疾病分类方法，它根据疾病的特性，将疾病分门别类，使其成为一个有序的组合。
[0003]ICD疾病分类主要按照解剖位置展开，分类颗粒度较粗，对于疾病的描述用词也较为宽泛，例如临床上常见的“非小细胞肺癌”，在ICD
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10中仅体现为“支气管和肺的恶性肿瘤(肺癌、肺腺癌)”。而随着精准医学的发展，制药企业在新药临床试验中，往往会为其药物选择日趋精准的适应症开展研究。目前的ICD疾病分类体系，已然无法满足精准医学分类需求。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种疾病信息挖掘和检索方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有技术中疾病分类体系无法满足精准医学分类需求的问题。
[0005]本专利技术提供一种疾病信息挖掘方法，包括：
[0006]获取待挖掘的各医学数据所包含的实体及其实体类别，所述实体类别属于预设类别，所述预设类别包括疾病、分期、病理、生物标志物和患者基线特征中的至少一种；
[0007]基于各医学数据中包含的实体及其实体类别，以及所述预设类别之间的层级关系，构建各医学数据对应的树状图谱；
[0008]对各树状图谱进行合并，并基于合并后的树状图谱确定对应疾病的分类体系，基于所述分类体系进行疾病信息挖掘。
[0009]根据本专利技术提供的一种疾病信息挖掘方法，所述对各树状图谱进行合并，包括：
[0010]从标准实体字典中选取各树状图谱中的各实体的多个候选标准实体；
[0011]基于各树状图谱中的各实体及其多个候选标准实体之间的语义相关度，确定各树状图谱中的各实体的标准实体，并基于各树状图谱中的各实体的标准实体对各树状图谱进行标准化；
[0012]对标准化后的各树状图谱进行合并。
[0013]根据本专利技术提供的一种疾病信息挖掘方法，所述从标准实体字典中选取各树状图谱中的各实体的多个候选标准实体，包括：
[0014]基于标准实体字典中的各标准实体对于各树状图谱中的各实体的重要度，从所述标准实体字典中选取各树状图谱中的各实体的多个候选标准实体，所述重要度基于TF
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IDF算法确定。
[0015]根据本专利技术提供的一种疾病信息挖掘方法，所述各树状图谱中的各实体及其多个候选标准实体之间的语义相关度基于如下步骤确定：
[0016]将任一树状图谱中的任一实体与任一候选标准实体拼接后输入到语义匹配模型中，得到所述语义匹配模型输出的所述任一实体与所述任一候选标准实体之间的语义相关度；
[0017]所述语义匹配模型是在语言模型的基础上微调得到的。
[0018]根据本专利技术提供的一种疾病信息挖掘方法，所述获取待挖掘的各医学数据所包含的实体及其实体类别，包括：
[0019]对图像和/或表格形式的医学数据进行区域分割，得到区域图像；
[0020]对所述区域图像进行文字识别，得到区域文本；
[0021]对所述区域文本进行预设类别的实体识别，得到各医学数据中包含的实体及其实体类别。
[0022]根据本专利技术提供的一种疾病信息挖掘方法，所述基于所述分类体系进行疾病信息挖掘，包括：
[0023]确定各疾病对应的多源数据；
[0024]对所述多源数据中的疾病信息文本进行实体识别，得到所述疾病信息文本中包含的实体；
[0025]将所述疾病信息文本中包含的实体与所述分类体系中包含的实体进行匹配，并基于匹配结果建立所述疾病信息文本与所述分类体系的连接关系。
[0026]根据本专利技术提供的一种疾病信息挖掘方法，所述将所述疾病信息文本中包含的实体与所述分类体系中包含的实体进行匹配，包括：
[0027]将所述疾病信息文本中包含的实体与所述分类体系中包含的当前粒度的实体进行匹配，若匹配未成功，则将所述分类体系中当前粒度的上一粒度更新为当前粒度进行匹配，直至匹配成功或所述当前粒度为所述分类体系中的最大粒度。
[0028]本专利技术提供一种检索方法，包括：
[0029]接收用户终端发送的待检索信息；
[0030]从疾病信息中，确定与所述待检索信息相关的目标信息，并将所述目标信息返回至所述用户终端，所述疾病信息是基于如上所述的疾病信息挖掘方法确定的。
[0031]本专利技术还提供一种疾病信息挖掘装置，包括：
[0032]实体获取单元，用于获取待挖掘的各医学数据所包含的实体及其实体类别，所述实体类别属于预设类别，所述预设类别包括疾病、分期、病理、生物标志物和患者基线特征中的至少一种；
[0033]图谱构建单元，用于基于各医学数据中包含的实体及其实体类别，以及所述预设类别之间的层级关系，构建各医学数据对应的树状图谱；
[0034]信息挖掘单元，用于对各树状图谱进行合并，并基于合并后的树状图谱确定对应疾病的分类体系，基于所述分类体系进行疾病信息挖掘。
[0035]本专利技术还提供一种检索装置，包括：
[0036]接收单元，用于接收用户终端发送的待检索信息；
[0037]检索单元，用于从疾病信息中，确定与所述待检索信息相关的目标信息，并将所述目标信息返回至所述用户终端，所述疾病信息是基于如上所述的疾病信息挖掘方法确定的。
[0038]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述任一种所述疾病信息挖掘方法，或检索方法的步骤。
[0039]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述疾病信息挖掘方法，或检索方法的步骤。
[0040]本专利技术提供的疾病信息挖掘和检索方法、装置、电子设备和存储介质，基于疾病、分期、病理、生物标志物和患者基线特征等多个层级，对医学数据进行实体识别并据此构建疾病的分类体系，由此实现能够满足精准医学需求的细化分类，据此进行疾病信息挖掘所得的结果，对于精准定位适应症、制定医学策略等提供了条件。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图简要地说明，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0042]图1是本专利技术提供的疾病信息挖掘方法的流程示意图；
[0043]图2是本专利技术提供的树状图谱合并方法的流程示意图；
[0044]图3是本专利技术提供的疾病信息挖掘方法中步骤110的流程示意图；
[0045]图4是本专利技术提供的实例分割模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种疾病信息挖掘方法，其特征在于，包括：获取待挖掘的各医学数据所包含的实体及其实体类别，所述实体类别属于预设类别，所述预设类别包括疾病、分期、病理、生物标志物和患者基线特征中的至少一种；基于各医学数据中包含的实体及其实体类别，以及所述预设类别之间的层级关系，构建各医学数据对应的树状图谱；对各树状图谱进行合并，并基于合并后的树状图谱确定对应疾病的分类体系，基于所述分类体系进行疾病信息挖掘。2.根据权利要求1所述的疾病信息挖掘方法，其特征在于，所述对各树状图谱进行合并，包括：从标准实体字典中选取各树状图谱中的各实体的多个候选标准实体；基于各树状图谱中的各实体及其多个候选标准实体之间的语义相关度，确定各树状图谱中的各实体的标准实体，并基于各树状图谱中的各实体的标准实体对各树状图谱进行标准化；对标准化后的各树状图谱进行合并。3.根据权利要求2所述的疾病信息挖掘方法，其特征在于，所述从标准实体字典中选取各树状图谱中的各实体的多个候选标准实体，包括：基于标准实体字典中的各标准实体对于各树状图谱中的各实体的重要度，从所述标准实体字典中选取各树状图谱中的各实体的多个候选标准实体，所述重要度基于TF
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IDF算法确定。4.根据权利要求2所述的疾病信息挖掘方法，其特征在于，所述各树状图谱中的各实体及其多个候选标准实体之间的语义相关度基于如下步骤确定：将任一树状图谱中的任一实体与任一候选标准实体拼接后输入到语义匹配模型中，得到所述语义匹配模型输出的所述任一实体与所述任一候选标准实体之间的语义相关度；所述语义匹配模型是在语言模型的基础上微调得到的。5.根据权利要求1至4中任一项所述的疾病信息挖掘方法，其特征在于，所述获取待挖掘的各医学数据所包含的实体及其实体类别，包括：对图像和/或表格形式的医学数据进行区域分割，得到区域图像；对所述区域图像进行文字识别，得到区域文本；对所述区域文本进行预设类别的实体识别，得到各医学数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：周立运，谢伟，
申请(专利权)人：北京华彬立成科技有限公司，
类型：发明
国别省市：