一种基于相似度计算的医疗病例检索方法与系统技术方案

本发明专利技术涉及一种基于相似度计算的医疗病例检索方法与系统，属于信息检索技术领域

【技术实现步骤摘要】
一种基于相似度计算的医疗病例检索方法与系统


[0001]本专利技术属于信息检索
，具体涉及一种基于相似度计算的医疗病例检索方法与系统
。

技术介绍

[0002]随着越来越多的人工智能
、
传感技术等高科技技术融入到医疗行业中，智慧医疗应运而生
。
智慧医疗，即利用最先进的物联网技术建立以健康档案为中心的区域医疗信息平台，通过患者与医疗设备
、
医护人员
、
医疗机构之间的互动，使医疗服务真正智能化
。
[0003]纵观国内外对信息检索方法的研究发现更多的是通过数据挖掘对检索算法进行改进，利用人工智能构建模型对数据进行智能分类和预测，从而提高系统的检索效率
。
但是在实际的应用中也发现使用数据挖掘技术的索引需要根据实际情况选择合适的聚类方式，才能使索引效果达到最佳
。
[0004]此外，传统的检索一般基于明文的检索，然而直接把明文数据或索引上传到云端容易导致医务人员和数据的隐私被披露
。
>
技术实现思路
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于相似度计算的医疗病例检索方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1
：获取医疗病例数据序列，所述医疗病例数据序列包括参数序列和时间序列，对所述医疗病例数据序列进行趋势相同点合并得到特征点；
S2
：对所述特征点添加噪声得到模糊特征点，对所述模糊特征点进行非线性估计，得到重建数据序列；
S3
：计算所述重建数据序列的均值点，计算所述均值点与其他数据点的距离，得到聚类中心和聚类范围，根据所述聚类中心和所述聚类范围得到
R
树模型，对所述
R
树模型进行数据加密得到密文数据集；
S4
：获取用户检索需求文本，将所述用户检索需求文本输入
BERT
模型得到检索句向量，对所述检索句向量进行特征提取得到检索特征向量，根据所述检索特征向量生成查询陷门，计算所述查询陷门和所述密文数据集的相似度得到加密数据；
S5
：对所述加密数据进行解密得到医疗病例，将所述医疗病例输出至客户端
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述
S1
的具体实现方法包括：
S101
：获取所述医疗病例数据序列，计算所述参数序列在对应长度的时间序列处的一阶微分，得到趋势特征点；
S102
：将所述趋势特征点对应的参数序列按照时间序列的升序排列，计算所述趋势特征点对应的参数序列中相邻点的时间距离，将所述时间距离相同的参数序列进行合并，得到所述特征点
。3.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述
S2
的具体实现方法包括：
S201
：计算所述特征点的时间间距，计算公式为：，其中，为相邻的特征点的时间序列，
a
为预定的时间计算参数；
S202
：根据所述时间间距对所述特征点分配隐私权重，对所述隐私权重和所述特征点进行拉普拉斯计算，得到所述模糊特征点；
S203
：根据所述模糊特征点和所述时间间距生成偏向曲线，所述偏向曲线的生成函数为：，其中，和为相邻的所述模糊特征点，为预设的坡度参数，在所述偏向曲线中根据所述时间序列取点得到所述重建数据序列
。4.
根据权利要求1所述的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：李群，肖汉，王臻斌，
申请(专利权)人：湖南格尔智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：