一种基于语义图网络的医疗预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于语义图网络的医疗预测方法及系统，本发明专利技术涉及医疗预测领域，包括预测方法包括以下步骤：S1：病症的预处理；S2：挖掘处理；S3：对挖掘出的信息进行语义的构建；S4：对语义进行功能的检索。本发明专利技术所述的一种基于语义图网络的医疗预测方法及系统，可以基于输入文本中语义的内容和语义的分析进行病理的分析和预测，能深度挖掘处文本的内容，包括文本本体的内容，以往文本的记录和文本的机构，以此可以保证后续语义构建的准确性和精度，后续对其进行相关的检索效率也更高，可以根据检索到的内容进行病症的分析和发展分支的展示，方便医护人员根据预测的结果进行有效的处理。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医疗预测领域，特别涉及一种基于语义图网络的医疗预测方法及系统。

技术介绍

1、医疗即为疾病的治疗，众所周知，疾病分为多种类别，疾病的并发症也较多，不同的症状会引起不同的疾病，尤其是慢性病的存在，可能会以为其病症原因，导致后续发现的时间较晚，导致患者后续的治疗会受到困扰，以此需要基于现有的病症特征对后续发展进行预测，方便患者更好的治疗。

2、因此，提出一种基于语义图网络的医疗预测方法及系统来解决上述问题很有必要。

技术实现思路

1、本专利技术的主要目的在于提供一种基于语义图网络的医疗预测方法及系统，可以有效解决
技术介绍
中的问题。

2、为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：

3、一种基于语义图网络的医疗预测方法，所述预测方法包括以下步骤：

4、s1：病症的预处理：将需要预测的病症数据进行输入，对其进行符号的标记和关键词的提取；

5、s2：挖掘处理：基于步骤s1中提取的标记和关键词信息进行后续的深挖掘处理，包括对文本的内容、以往的病症记本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于语义图网络的医疗预测方法，其特征在于：所述预测方法包括以下步骤：

2.一种基于语义图网络的医疗预测系统，包括预处理单元，其特征在于：所述预处理单元电连接有文本录入模块，所述预处理单元包括符号标记模块，所述符号标记模块电连接有关键词提取模块，所述关键词提取模块电连接有挖掘模块，所述挖掘模块电连接有文本内容挖掘模块、以往记录挖掘模块和文本结构挖掘模块，所述挖掘模块电连接有语义构建单元，所述预处理单元电性连接有功能语义检索模块，所述功能语义检索模块电连接有病症提取模块，所述病症提取模块电连接有病理数据库，所述病理数据库电连接有预测单元和病理分支树；</p>

3.根据...

【技术特征摘要】

1.一种基于语义图网络的医疗预测方法，其特征在于：所述预测方法包括以下步骤：

2.一种基于语义图网络的医疗预测系统，包括预处理单元，其特征在于：所述预处理单元电连接有文本录入模块，所述预处理单元包括符号标记模块，所述符号标记模块电连接有关键词提取模块，所述关键词提取模块电连接有挖掘模块，所述挖掘模块电连接有文本内容挖掘模块、以往记录挖掘模块和文本结构挖掘模块，所述挖掘模块电连接有语义构建单元，所述预处理单元电性连接有功能语义检索模块，所述功能语义检索模块电连接有病症提取模块，所述病症提取模块电连接有病理数据库，所述病理数据库电连接有预测单元和病理分支树；

3.根据权利要求2所述的一种基于语义图网络的医疗预测系统，其特征在于：所述文本录入模块的输出端与预处理单元的输入端电性连接，所述预处理单元通过外接的显示屏进行显示，所述预处理单元用于对输入的文本内容进行预处理，所述符号标记模块用于对文本中的标点符号进行标记工作，并基于标记的内容对文本进行分段处理，所述符号标记模块的输出端与关键词提取模块的输入端电性连接，所述关键词提取模块用于对输入的文本进行关键词的提取并进行标记处理。

4.根据权利要求2所述的一种基于语义图网络的医疗预测系统，其特征在于：所述关键词提取模块的输出端与挖掘模块的输入端电性连接，所述挖掘模块的输出端与文本内容挖掘模块、以往记录挖掘模块和文本结构挖掘模块的输入端电性连接，所述文本内容挖掘模块用于对输入的文本数据和相关的多媒体数据进行挖掘，所述文本结构挖掘模块用于对文档和文档站点的结构进行数据的挖掘，所述以往记录挖掘模块用于对以往相关关键词的病因和病症进行数据的挖掘。

5.根据权利要求2所述的一种基于语义图网络的医疗预测系统，其特征在于：所述挖掘模块的输出端与语义构建单元的输入端电性连接，所述语义构建单元用于对文本中语义的实体内容和关系内容进行构建，所述语义构建单元的输出端与向量计算模...

【专利技术属性】
技术研发人员：庞郁悦，宁宁，冯兴强，
申请(专利权)人：上海医加医科技有限公司，
类型：发明
国别省市：