一种针对医疗检验信息的检索系统和方法技术方案

本发明专利技术涉及医疗信息检索技术领域，尤其涉及一种针对医疗检验信息的检索系统和方法。所述方法包括以下步骤：利用自然语言处理技术对医疗数据信息源进行信息提取处理，得到医疗检验信息；并利用信息降噪算法对医疗检验信息进行降噪处理，以得到医疗检验信息降噪数据；利用基于机器学习的检验信息分类模型对医疗检验信息降噪数据进行分类处理，得到医疗检验信息类型数据；构建医疗检验信息数据库，通过结构化转换算法对医疗检验信息类型数据进行数据结构转换处理，以得到医疗检验信息结构化数据并存储至医疗检验信息数据库中。本发明专利技术通过使用关键词索引算法构建医疗检验信息关键词索引表，从而实现快速有效地提高医疗检验信息数据的检索速率。数据的检索速率。数据的检索速率。

【技术实现步骤摘要】
一种针对医疗检验信息的检索系统和方法


[0001]本专利技术涉及医疗信息检索
，尤其涉及一种针对医疗检验信息的检索系统和方法。

技术介绍

[0002]在医疗卫生领域，记录和管理医疗检验数据是一个非常重要的工作，而如何快速有效地检索医疗检验数据，对于医疗检验、治疗、疾病监测和流行病学研究等方面有着至关重要的意义。医生通过对医疗检验数据的分析和解读，可以确定病人疾病情况、制定治疗方案并跟踪病人的病情。然而，对于大型医院等医疗机构而言，病人常常需要进行大量的医疗检验，且这些医疗检验数据通常存储在不同的医疗信息系统中，如何从海量的医疗信息中快速、准确地获取病人的医疗检验数据和相关报告等信息，且不影响医生工作效率，成为亟待解决的问题。另外，在大数据时代，医疗检验数据量呈指数级增长，传统的检索方法难以满足人们对于数据检索速度和准确性的需求。

技术实现思路

[0003]基于此，本专利技术有必要提供一种针对医疗检验信息的检索方法，以解决至少一个上述技术问题。
[0004]为实现上述目的，一种针对医疗检验信息的检索方法，包括以下步骤：步骤S1：利用自然语言处理技术对医疗数据信息源进行信息提取处理，得到医疗检验信息；并利用信息降噪算法对医疗检验信息进行降噪处理，以得到医疗检验信息降噪数据；步骤S2：利用基于机器学习的检验信息分类模型对医疗检验信息降噪数据进行分类处理，得到医疗检验信息类型数据；构建医疗检验信息数据库，通过结构化转换算法对医疗检验信息类型数据进行数据结构转换处理，以得到医疗检验信息结构化数据并存储至医疗检验信息数据库中；步骤S3：通过特征提取技术对医疗检验信息结构化数据进行特征提取处理，得到医疗检验信息结构化数据特征；利用基于特征向量的关键词索引算法对医疗检验信息结构化数据特征进行索引处理，得到医疗检验信息关键词索引表；步骤S4：利用预设的搜索引擎获取医疗专业人员输入的搜索词，以得到用户关键搜索词；利用索引匹配技术对用户关键搜索词与医疗检验信息关键词索引表进行匹配处理，得到搜索匹配结果信息；步骤S5：根据搜索匹配结果信息利用实时检索技术对医疗检验信息数据库进行检索处理，得到医疗检验信息检索结果；利用可视化技术将医疗检验信息检索结果可视化展示以供相应的检验决策参考。
[0005]本专利技术通过使用自然语言处理技术可以有效地从医疗数据信息源中提取出医疗检验信息，包括检验名称、检验结果、检验时间等。此外，通过利用信息降噪算法可以去除医
疗检验信息中的噪声或冗余的信息，从而提高后续处理的效率和准确性。利用基于机器学习的检验信息分类模型可以将降噪后的医疗检验信息降噪数据按照其类型进行分类，通过构建医疗检验信息数据库可以存储和管理结构化转换后的医疗检验信息结构化数据，以便于后续的检索和应用。利用结构化转换算法可以帮助提高医疗检验信息类型数据的可读性和可操作性，使其更易于被相关人员所理解和使用。然后，通过使用特征提取技术可以从医疗检验信息结构化数据中提取出关键特征，这些特征可以帮助后续的搜索和检索过程。另外，通过利用基于特征向量的关键词索引算法可以将医疗检验信息结构化数据特征转化为向量形式，并进行索引处理生成医疗检验信息关键词索引表，以便后续的计算和检索匹配处理。通过利用搜索引擎获取医疗专业人员输入的搜索词可以帮助医疗专业人员快速地提取关键搜索词。另外，通过利用合适的索引匹配技术可以根据关键搜索词匹配医疗检验信息关键词索引表，以得到更合适的搜索匹配结果信息。这能够提高搜索的精确度和效率，使搜索结果更符合用户的需求和期望。最后，通过实时检索技术可以迅速地从医疗检验信息数据库中获取相关医疗检验信息，并快速地返回医疗检验信息检索结果给医疗专业人员，从而提供更及时的反馈和决策支持。而可视化技术可以更直观地展示医疗检验信息检索结果，帮助医疗专业人员更快速地进行决策和判断，从而提高检索工作效率和准确性。
[0006]优选地，本专利技术还提供了一种针对医疗检验信息的检索系统，包括：至少一个处理器；与至少一个处理器通信连接的存储器；存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如上任一项所述的针对医疗检验信息的检索方法。
[0007]综上所述，本专利技术提供了一种针对医疗检验信息的检索系统，该系统能够实现本专利技术所述任意一种针对医疗检验信息的检索方法，用于联合存储器、处理器及存储器上运行的计算机程序之间的操作实现一种针对医疗检验信息的检索方法，系统内部结构互相协作，该检索系统通过使用自然语言处理技术和信息降噪算法，可以高效、准确地从医疗数据信息源中提取出医疗检验信息，并去除无用或冗余信息，从而提高后续处理的效率和准确性。利用基于机器学习的检验信息分类模型和结构化转换算法，可以对医疗检验信息进行分类、结构化，并存储到医疗检验信息数据库中。这将有助于医疗专业人员更好地管理医疗检验信息数据，并且有助于后续的检索和分析。然后，通过使用特征提取技术和关键词索引算法有助于提高检索的准确性和效率。其中特征提取技术可以从医疗检验信息数据中提取出关键特征，以便于后续的搜索和检索过程。而关键词索引算法可以将特征转换为向量形式，并对其进行索引处理，以便快速地匹配医疗专业人员输入的关键词。通过索引匹配技术对医疗专业人员输入的关键词进行匹配，以得到搜索匹配结果信息，这将大大提高搜索匹配的精确度和效率。最后，通过使用实时检索技术和可视化技术可以帮助医疗专业人员更好地执行检验治疗决策。其中实时检索技术可以从医疗检验信息数据库中获取相关医疗检验信息，并快速地返回给用户。而可视化技术可以将医疗检验信息检索结果以可视化的方式展示，从而帮助医疗专业人员更好地理解和解释相关医疗检验信息。通过多种算法和技术对医疗检验信息进行检索处理，可以大大减少重复工作和人力投入，能够快速有效地检索医疗检验信息数据，以提高医疗检验信息数据检索的效率，从而简化了针对医疗检验信
息的检索系统的操作流程。
附图说明
[0008]通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施所作的详细描述，本专利技术的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1为本专利技术针对医疗检验信息的检索方法的步骤流程示意图；图2为图1中步骤S1的详细步骤流程示意图；图3为图2中步骤S13的详细步骤流程示意图；图4为图1中步骤S2的详细步骤流程示意图。
具体实施方式
[0009]下面结合附图对本专利技术专利的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0010]此外，附图仅为本专利技术的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种针对医疗检验信息的检索方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：利用自然语言处理技术对医疗数据信息源进行信息提取处理，得到医疗检验信息；并利用信息降噪算法对医疗检验信息进行降噪处理，以得到医疗检验信息降噪数据；步骤S2：利用基于机器学习的检验信息分类模型对医疗检验信息降噪数据进行分类处理，得到医疗检验信息类型数据；构建医疗检验信息数据库，通过结构化转换算法对医疗检验信息类型数据进行数据结构转换处理，以得到医疗检验信息结构化数据并存储至医疗检验信息数据库中；步骤S3：通过特征提取技术对医疗检验信息结构化数据进行特征提取处理，得到医疗检验信息结构化数据特征；利用基于特征向量的关键词索引算法对医疗检验信息结构化数据特征进行索引处理，得到医疗检验信息关键词索引表；步骤S4：利用预设的搜索引擎获取医疗专业人员输入的搜索词，以得到用户关键搜索词；利用索引匹配技术对用户关键搜索词与医疗检验信息关键词索引表进行匹配处理，得到搜索匹配结果信息；步骤S5：根据搜索匹配结果信息利用实时检索技术对医疗检验信息数据库进行检索处理，得到医疗检验信息检索结果；利用可视化技术将医疗检验信息检索结果可视化展示以供相应的检验决策参考。2.根据权利要求1所述的针对医疗检验信息的检索方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：步骤S11：利用自然语言处理技术对医疗数据信息源进行信息提取处理，得到医疗检验信息；步骤S12：利用信息转换算法对医疗检验信息进行信息数据转换处理，以得到医疗检验信息待处理数据；其中，信息转换算法函数如下所示：；式中，为转换后的医疗检验信息待处理数据，为控制信息转换过程的带宽参数，为控制信息转换过程的形态参数，为控制信息转换过程的时间参数，为信息转换过程的时间间隔，为信息转换过程的固定时间参数，为时间标准差系数，为伽马函数，为控制伽马函数的权重参数，为医疗检验信息待处理数据的修正值；步骤S13：利用信息降噪算法对医疗检验信息数据进行降噪处理，以得到医疗检验信息降噪数据。3.根据权利要求2所述的针对医疗检验信息的检索方法，其特征在于，步骤S13包括以下步骤：步骤S131：对医疗检验信息待处理数据进行数据清洗处理，得到医疗检验信息待降噪数据；步骤S132：利用信息降噪算法对医疗检验信息待降噪数据进行噪声值计算，得到医疗检验信息噪声值；
其中，信息降噪算法函数如下所示：；式中，为第个医疗检验信息待降噪数据的医疗检验信息噪声值，为医疗检验信息待降噪数据的数量，为第个医疗检验信息待降噪数据在频域中的原始横坐标，为第个医疗检验信息待降噪数据在频域中的原始纵坐标，为进行二维离散傅里叶变换后的医疗检验信息待降噪数据，为进行二维离散傅里叶变换后的医疗检验信息待降噪数据在频域中的横坐标，为进行二维离散傅里叶变换后的医疗检验信息待降噪数据在频域中的纵坐标，为二维离散傅里叶变换核函数的距离调节指数，为医疗检验信息噪声值的修正值；步骤S133：根据预设的医疗检验信息噪声阈值对医疗检验信息噪声值进行判断，当医疗检验信息噪声值大于或等于预设的医疗检验信息噪声阈值时，则剔除该医疗检验信息噪声值对应的医疗检验信息待降噪数据，得到医疗检验信息降噪数据；步骤S134：根据预设的医疗检验信息噪声阈值对医疗检验信息噪声值进行判断，当医疗检验信息噪声值小于预设的医疗检验信息噪声阈值时，则直接将该医疗检验信息噪声值对应的医疗检验信息待降噪数据定义为医疗检验信息降噪数据。4.根据权利要求1所述的针对医疗检验信息的检索方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：步骤S21：对医疗检验信息降噪数据进行数据预处理，得到医疗检验信息数据集；步骤S22：利用基于支持向量机算法的检验信息分类模型对医疗检验信息数据集进行分类处理，得到医疗检验信息类型数据；步骤S23：构建医疗检验信息数据库，通过结构化转换算法对医疗检验信息类型数据进行数据结构转换处理，得到医疗检验信息结构化数据，并将医疗检验信息结构化数据存储至医疗检验信息数据库。5.根据权利要求4所述的针对医疗检验信息的检索方法，其特征在于，步骤S22包括以下步骤：步骤S221：按照预设的划分规则将医疗检验信息数据...

【专利技术属性】
技术研发人员：于钦森，王晓燕，潘琪，
申请(专利权)人：高密市中医院，
类型：发明
国别省市：