本发明专利技术涉及一种基于慢病大数据生成健康管理知识图谱的方法和装置，方法包括：步骤(1)：从医疗大数据中提取与健康管理任务相关的特征信息；步骤(2)：将所述与健康管理任务相关的特征信息进行第一次归纳识别；步骤(3)：将所述与健康管理任务相关的特征信息进行第二次归纳识别；步骤(4)：基于所述第一次归纳识别的结果和第二次归纳识别的结果构建健康管理知识图谱。本发明专利技术能够对慢病人群的医疗大数据进行有效的特征提取并归纳生成健康管理知识图谱。图谱。图谱。
【技术实现步骤摘要】
一种基于慢病大数据生成健康管理知识图谱的方法和装置
[0001]本专利技术涉及知识图谱生成
，特别是涉及一种基于慢病大数据生成健康管理知识图谱的方法和装置。
技术介绍
[0002]众所周知，对于单病种慢病的健康管理是一直以来作为慢病治疗领域较为成熟的用于预防或减缓因慢病引发的各类重症发生的主要手段。慢病的健康管理是由一系列任务按患者的实际情况进行筛选组合后，由患者按任务要求进行实施的。传统的慢病单病种健康管理知识图谱通常采用专家编制的方式形成，存在对于专家经验水平依赖较强的缺点，导致无法形成完整统一的知识图谱。
技术实现思路
[0003]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种基于慢病大数据生成健康管理知识图谱的方法和装置，能够对慢病人群的医疗大数据进行有效的特征提取并归纳生成健康管理知识图谱。
[0004]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种基于慢病大数据生成健康管理知识图谱的方法，包括：
[0005]步骤(1)：从医疗大数据中提取与健康管理任务相关的特征信息；
[0006]步骤(2)：将所述与健康管理任务相关的特征信息进行第一次归纳识别；
[0007]步骤(3)：将所述与健康管理任务相关的特征信息进行第二次归纳识别；
[0008]步骤(4)：基于所述第一次归纳识别的结果和第二次归纳识别的结果构建健康管理知识图谱。
[0009]所述步骤(1)包括：
[0010]步骤(1a)：从医疗大数据中提取与所述健康管理任务相关的第一特征信息，其中，所述第一特征信息包括患者的性别、年龄、疾病诊断和医嘱；
[0011]步骤(1b)：从医疗大数据中提取与所述健康管理任务相关的第二特征信息，其中，所述第二特征信息包括症状描述、检验或检查结果。
[0012]所述步骤(2)包括：
[0013]步骤(2a)：将所述医嘱与健康管理任务的条目词库进行匹配，识别出相应的健康管理任务条目；
[0014]步骤(2b)：统计各个维度识别出的健康管理任务条目，并按出现的几率赋予相应的权重，其中，所述维度为患者的性别、年龄和疾病诊断；
[0015]步骤(2c)：统计各个维度识别出的与健康管理任务相关的症状描述、检验或检查结果，在所述健康管理任务条目上绑定各个维度下的症状描述、检验或检查结果，并按出现的几率赋予相应的权重。
[0016]所述步骤(3)包括：
[0017]步骤(3a)：对同一患者在健康管理任务实施的时序进行归纳统计，识别出所述健康管理任务条目的发生顺序，所述健康管理任务条目的发生顺序包括前序任务条目、后续任务条目和当前任务条目；
[0018]步骤(3b)：将各个健康管理任务条目间建立成与各个维度相关、且与所述健康管理任务条目的发生顺序相关的健康管理任务条目，并按发生顺序几率对健康管理任务条目赋予相应权重。
[0019]本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是：提供一种基于慢病大数据生成健康管理知识图谱的装置，包括：
[0020]特征提取模块：用于从医疗大数据中提取与健康管理任务相关的特征信息；
[0021]第一归纳识别模块：用于将所述与健康管理任务相关的特征信息进行第一次归纳识别；
[0022]第二归纳识别模块：用于将所述与健康管理任务相关的特征信息进行第二次归纳识别；
[0023]知识图谱构建模块：用于基于所述第一次归纳识别的结果和第二次归纳识别的结果构建健康管理知识图谱。
[0024]所述特征提取模块包括：
[0025]第一特征提取单元：用于从医疗大数据中提取与所述健康管理任务相关的第一特征信息，其中，所述第一特征信息包括患者的性别、年龄、疾病诊断和医嘱；
[0026]第二特征提取单元：用于从医疗大数据中提取与所述健康管理任务相关的第二特征信息，其中，所述第二特征信息包括症状描述、检验或检查结果。
[0027]所述步第一归纳识别模块包括：
[0028]匹配单元：用于将所述医嘱与健康管理任务的条目词库进行匹配，识别出相应的健康管理任务条目；
[0029]第一频次统计单元：用于统计各个维度识别出的健康管理任务条目，并按出现的几率赋予相应的权重，其中，所述维度为患者的性别、年龄和疾病诊断；
[0030]第二频次统计单元：用于统计各个维度识别出的与健康管理任务相关的症状描述、检验或检查结果，在所述健康管理任务条目上绑定各个维度下的症状描述、检验或检查结果，并按出现的几率赋予相应的权重。
[0031]所述第二归纳识别模块包括：
[0032]时序统计单元：用于对同一患者在健康管理任务实施的时序进行归纳统计，识别出所述健康管理任务条目的发生顺序，所述健康管理任务条目的发生顺序包括前序任务条目、后续任务条目和当前任务条目；
[0033]关联构建单元：用于将各个健康管理任务条目间建立成与各个维度相关、且与所述健康管理任务条目的发生顺序相关的健康管理任务条目，并按发生顺序几率对健康管理任务条目赋予相应权重。
[0034]有益效果
[0035]由于采用了上述的技术方案，本专利技术与现有技术相比，具有以下的优点和积极效果：本专利技术通过对健康管理任务在不同维度下出现的频次进行归纳统计并进行赋权，以确认在不同的患者性别、年龄段的情况下健康管理任务的适用性；本专利技术通过对健康管理任
务在不同维度下出现的先后顺序进行归纳统计并进行赋权，以确认健康管理任务在实施过程中的相互关联性；本专利技术通过对健康管理任务在多维度下的适用性与实施顺序上关联性赋权结果可以编制形成最终的健康管理知识图谱。
附图说明
[0036]图1是本实施方式的方法流程图。
具体实施方式
[0037]下面结合具体实施例，进一步阐述本专利技术。应理解，这些实施例仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围。此外应理解，在阅读了本专利技术讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本专利技术作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。
[0038]本专利技术的实施方式涉及一种基于慢病大数据生成健康管理知识图谱的方法，请参阅图1，包括：
[0039]步骤(1)：从医疗大数据中提取与健康管理任务相关的特征信息；
[0040]步骤(2)：将所述与健康管理任务相关的特征信息进行第一次归纳识别；
[0041]步骤(3)：将所述与健康管理任务相关的特征信息进行第二次归纳识别；
[0042]步骤(4)：基于所述第一次归纳识别的结果和第二次归纳识别的结果构建健康管理知识图谱。
[0043]所述步骤(1)包括：
[0044]步骤(1a)：从医疗大数据中提取与所述健康管理任务相关的第一特征信息，其中，所述第一特征信息包括患者的性别、年龄、疾病诊断和医嘱；
[0045]步骤(1b)：从医疗大数据中提取与所述健康管理任务相关的第二特征信息，其中，所述第二特征信息包括症状描述、检验或检查结果。
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于慢病大数据生成健康管理知识图谱的方法，其特征在于，包括：步骤(1)：从医疗大数据中提取与健康管理任务相关的特征信息；步骤(2)：将所述与健康管理任务相关的特征信息进行第一次归纳识别；步骤(3)：将所述与健康管理任务相关的特征信息进行第二次归纳识别；步骤(4)：基于所述第一次归纳识别的结果和第二次归纳识别的结果构建健康管理知识图谱。2.根据权利要求1所述的基于慢病大数据生成健康管理知识图谱的方法，其特征在于，所述步骤(1)包括：步骤(1a)：从医疗大数据中提取与所述健康管理任务相关的第一特征信息，其中，所述第一特征信息包括患者的性别、年龄、疾病诊断和医嘱；步骤(1b)：从医疗大数据中提取与所述健康管理任务相关的第二特征信息，其中，所述第二特征信息包括症状描述、检验或检查结果。3.根据权利要求2所述的基于慢病大数据生成健康管理知识图谱的方法，其特征在于，所述步骤(2)包括：步骤(2a)：将所述医嘱与健康管理任务的条目词库进行匹配，识别出相应的健康管理任务条目；步骤(2b)：统计各个维度识别出的健康管理任务条目，并按出现的几率赋予相应的权重，其中，所述维度为患者的性别、年龄和疾病诊断；步骤(2c)：统计各个维度识别出的与健康管理任务相关的症状描述、检验或检查结果，在所述健康管理任务条目上绑定各个维度下的症状描述、检验或检查结果，并按出现的几率赋予相应的权重。4.根据权利要求3所述的基于慢病大数据生成健康管理知识图谱的方法，其特征在于，所述步骤(3)包括：步骤(3a)：对同一患者在健康管理任务实施的时序进行归纳统计，识别出所述健康管理任务条目的发生顺序，所述健康管理任务条目的发生顺序包括前序任务条目、后续任务条目和当前任务条目；步骤(3b)：将各个健康管理任务条目间建立成与各个维度相关、且与所述健康管理任务条目的发生顺序相关的健康管理任务条目，并按发生顺序几率对健康管理任务条目赋予相应权重。5.一种基于慢病大数据生成健康管理知识图谱的装置，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：汤文巍，章智云，
申请(专利权)人：好人生上海健康科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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