一种基于医学知识图谱面向抑郁症患者的辅助问诊系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于医学知识图谱面向抑郁症患者的辅助问诊系统，涉及问诊辅助技术领域，通过前处理端录入的标的对象的基本信息，根据基本信息公开的内容得到筛选信息；之后借助筛选信息从病例库搜索到所有的符合筛选信息的数据，将其标记为初筛病例，并根据初筛病例内的表征信息之间的相似度将若干个表征信息重新标定为关联信息，以此得到若干个关联信息组；根据关联信息组确定若干个咨询信息组和问卷信息，之后能够从两个角度，问卷和咨询沟通的方式，给与主治医生予以内容参考，方便医生能够根据个人经验结合辅助系统给出的数据对用户进行精准问诊。数据对用户进行精准问诊。数据对用户进行精准问诊。

【技术实现步骤摘要】
一种基于医学知识图谱面向抑郁症患者的辅助问诊系统


[0001]本专利技术属于问诊辅助
，具体是一种基于医学知识图谱面向抑郁症患者的辅助问诊系统。

技术介绍

[0002]公开号为CN114530243A的专利公开了一种面向抑郁症初筛的辅助问诊系统，属于辅助诊疗
，一种面向抑郁症初筛的辅助问诊系统，包括顺次连接的用户登录认证模块、导诊模块、检查模块、数据处理模块以及结算模块；所述用户登录认证模块通过小程序的形式安装在智能终端中，所述用户登录认证模块用于用户登录问诊系统，用户在登录时需输入账号密码，所述导诊模块包括递交单元、分类单元以及发送单元，所述检查模块包括文本问诊单元、语音问诊单元以及音视频问诊单元，所述数据处理模块包括患病预测单元和定制单元，所述结算模块包括统计单元、支付单元、推送单元以及评价模块，它提高了对抑郁症问诊结果分析的精准性，同时能够为用户线下治疗提供帮助。
[0003]针对于该专利来说，缺乏一种基于大量数据分析的辅助问诊系统，能够帮助医生进行用户相关的针对性问诊和调查，基于此，提供一种解决方案。

技术实现思路

[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一；为此，本专利技术提出了一种基于医学知识图谱面向抑郁症患者的辅助问诊系统。
[0005]根据本专利技术的第一方面的实施例提出一种基于医学知识图谱面向抑郁症患者的辅助问诊系统，包括：
[0006]前处理端、中搜索端、自抉择单元和推送单元；
[0007]其中，前处理端用于根据录入的标的对象的基本信息，根据基本信息公开的内容得到筛选信息；并将筛选信息传输到中搜索端；
[0008]中搜索端用于根据筛选信息从病例库搜索到所有的符合筛选信息的数据，将其标记为初筛病例，初筛病例内包括对确诊病例的行为表现进行描述的表征信息，并根据表征信息之间的相似度将若干个表征信息重新标定为关联信息，并将所有的关联信息融合形成关联信息组，得到若干个关联信息组；
[0009]并将所有的关联信息组传输到自抉择单元，自抉择单元用于根据关联信息组确定代表信息，并根据关联信息组内关联信息的数量确定每个代表信息的代表值，之后根据代表值的大小确定问卷信息，并根据各个代表信息之间的相似度确定若干个咨询信息组；
[0010]自抉择单元用于将咨询信息组和问卷信息传输到推送单元。
[0011]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0012]本专利技术通过前处理端录入的标的对象的基本信息，根据基本信息公开的内容得到筛选信息；之后借助筛选信息从病例库搜索到所有的符合筛选信息的数据，将其标记为初筛病例，并根据初筛病例内的表征信息之间的相似度将若干个表征信息重新标定为关联信
息，以此得到若干个关联信息组；
[0013]根据关联信息组确定若干个咨询信息组和问卷信息，之后能够从两个角度，问卷和咨询沟通的方式，给与主治医生予以内容参考，方便医生能够根据个人经验结合辅助系统给出的数据对用户进行精准问诊。
附图说明
[0014]图1为本专利技术的系统框图。
具体实施方式
[0015]下面将结合实施例对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0016]请参阅图1，本申请提供了一种基于医学知识图谱面向抑郁症患者的辅助问诊系统；
[0017]作为本专利技术的实施例一，其具体包括：
[0018]前处理端、中搜索端、自抉择单元和推送单元；
[0019]其中，前处理端用于根据录入的标的对象的基本信息，根据基本信息公开的内容得到筛选信息；并将筛选信息传输到中搜索端；
[0020]中搜索端用于根据筛选信息从病例库搜索到所有的符合筛选信息的数据，将其标记为初筛病例，初筛病例内包括对确诊病例的行为表现进行描述的表征信息，并根据表征信息之间的相似度将若干个表征信息重新标定为关联信息，并将所有的关联信息融合形成关联信息组，得到若干个关联信息组；
[0021]并将所有的关联信息组传输到自抉择单元，自抉择单元用于根据关联信息组确定代表信息，并根据关联信息组内关联信息的数量确定每个代表信息的代表值，之后根据代表值的大小确定问卷信息，并根据各个代表信息之间的相似度确定若干个咨询信息组；
[0022]自抉择单元用于将咨询信息组和问卷信息传输到推送单元。
[0023]作为本专利技术的实施例二，实施例一中的前处理端包括数据录入单元和特征提取单元；
[0024]数据录入单元用于录入标的对象的基本信息，标的对象即为对应的潜在的诊治对象，基本信息包括年龄、性别和职业；数据录入单元用于将标的对象的基本信息传输到特征提取单元；
[0025]特征提取单元用于对基本信息进行特征提取，特征提取具体方式为：
[0026]获取到基本信息内的年龄，根据年龄圈定搜索范围段，将年龄加减五岁后构成的年龄段标记为搜索段；
[0027]获取到用户的性别和职业，将性别、职业和搜索段融合形成筛选信息；
[0028]特征提取单元用于将筛选信息传输到中搜索端；
[0029]中搜索端包括标的搜索单元，标的搜索单元用于根据筛选信息进行数据搜索，数据搜索具体方式为：
[0030]根据筛选信息搜索病例库，病例库内包含若干份确诊病例，确诊病例包括确诊对象，及其对应的对象信息和表征信息；对象信息即为对应确诊对象的年龄、性别和职业，表征信息即为对应的用户确诊的表现情况描述内容；
[0031]根据筛选信息内的搜索段，将不符合搜索段的确诊病例删除，之后根据性别和职业进行二次筛选，将性别和职业不符的删除，将剩余的确诊病例标记为初筛病例；
[0032]标的搜索单元用于将初筛病例传输到数据集选单元，数据集选单元用于对初筛病例进行集选分析，集选分析具体方式为：
[0033]获取到所有的初筛病例，从初筛病例中获取到对应的表征信息；
[0034]将表征信息标记为Bi，i＝1、...、n，表示为存在n个表征信息；
[0035]令i＝1，获取到对应的表征信息B1，将其标记为选中信息，之后将其余所有的表征信息分别与选中信息进行比较，获取得到相似度，此处比较即为对应获取到相同字符数，将该数量除以选中信息和相比较的表征信息中二者字符数少的数值，得到的值标记为相似度；
[0036]当相似度超过X1时，将二者标记为关联信息组，关联信息组内的选中信息和表征信息统一标记为关联信息，得到第一个关联信息组；此处X1为预设数值，一般取值为0.85；
[0037]之后依次将关联信息中的除了最开始已经比较过的选中信息B1外，所有的关联信息与剩余的表征信息进行比较，将相似度超过X1的也纳入到本关联信息组中，对第一个关联信息组进行补充；
[0038]之后对剩余的表征信息按照上述方式进行重复获取，得到所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于医学知识图谱面向抑郁症患者的辅助问诊系统，其特征在于，包括：前处理端：用于根据录入的标的对象的基本信息，根据基本信息公开的内容得到筛选信息,并将筛选信息传输到中搜索端；中搜索端：用于根据筛选信息从病例库搜索到所有的符合筛选信息的数据，将其标记为初筛病例，初筛病例内包括对确诊病例的行为表现进行描述的表征信息，并根据表征信息之间的相似度将若干个表征信息重新标定为关联信息，并将所有的关联信息融合形成关联信息组，得到若干个关联信息组,并将所有的关联信息组传输到自抉择单元；自抉择单元：用于根据关联信息组确定代表信息，并根据关联信息组内关联信息的数量确定每个代表信息的代表值，之后根据代表值的大小确定问卷信息，并根据各个代表信息之间的相似度确定若干个咨询信息组；自抉择单元还用于将咨询信息组和问卷信息传输到推送单元。2.根据权利要求1所述的一种基于医学知识图谱面向抑郁症患者的辅助问诊系统，其特征在于，前处理端包括数据录入单元和特征提取单元；数据录入单元用于录入标的对象的基本信息，标的对象即为对应的潜在的诊治对象，基本信息包括年龄、性别和职业；数据录入单元用于将标的对象的基本信息传输到特征提取单元；特征提取单元用于对基本信息进行特征提取，特征提取具体方式为：获取到基本信息内的年龄，根据年龄圈定搜索范围段，将年龄加减五岁后构成的年龄段标记为搜索段；获取到用户的性别和职业，将性别、职业和搜索段融合形成筛选信息；特征提取单元用于将筛选信息传输到中搜索端。3.根据权利要求1或2所述的一种基于医学知识图谱面向抑郁症患者的辅助问诊系统，其特征在于，中搜索端包括标的搜索单元，标的搜索单元用于根据筛选信息进行数据搜索，数据搜索具体方式为：根据筛选信息搜索病例库，病例库内包含若干份确诊病例，确诊病例包括确诊对象，及其对应的对象信息和表征信息；根据筛选信息内的搜索段，将不符合搜索段的确诊病例删除，之后根据性别和职业进行二次筛选，将性别和职业不符的删除，将剩余的确诊病例标记为初筛病例；标的搜索单元用于将初筛病例传输到数据集选单元，数据集选单元用于对初筛病例进行集选分析，集选分析具体方式为：获取到所有的初筛病例，从初筛病例中获取到对应的表征信息；将表征信息标记为Bi，i＝1、...、n，表示为存在n个表征信息；令i＝1，获取到对应的表征信息B1，将其标记为选中信息，之后将其余所有的表征信息分别与选中信息进行比较，获取得到相似度；当相似度超过X1时，将二者标记为关联信息组...

【专利技术属性】
技术研发人员：章俊航，韦思炜，朱春燕，方玲，王卉，赵春伟，徐小林，王轶群，
申请(专利权)人：杭州市第七人民医院，
类型：发明
国别省市：