[发明专利]基于医疗大数据的数据处理方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种基于医疗大数据的疾病诊断方法，包括：将历史指标集合转化成数字化值集合；根据数字化值集合计算相关度，其中，当第a＝b＝1次时，分别计算数字化值集合的每一项个人指标与同一疾病状态的相关度，得到最高的相关度R_b，及R_b对应的个人指标N_b；当第a＝b+1次时，得到N_b与在数字化值集合中除N_b外的其他项个人指标的各个两两组合；分别计算各个两两组合与同一疾病状态的相关度，得到最高的相关度R_b+1，及R_b+1对应的个人指标组合N_b+1；依次对b进行递归运算，直到a大于K时为止，得到最高的相关度集合；在最高的相关度集合中确定最大值的相关度，得到最大值的相关度对应的至少一项个人指标。本发明实施例同时还公开了一种基于医疗大数据的疾病诊断装置。

技术领域

本发明涉及医疗大数据技术领域，尤其涉及一种基于医疗大数据的数据处理方法及装置。

背景技术

医疗大数据是一个新的领域，目前，医疗大数据处于初级探索阶段，尤其是基于医疗大数据的疾病诊断是未来发展的必然趋势；现有的利用计算机来辅助疾病诊断的方法是：医生根据经验把和某个疾病相关的患者的数项个人指标挑选出来，计算机将这些数项个人指标转换成数字化值，预处理数字化值以得到预处理的值，把预处理的值输入到含有训练过的神经网络中；其中该训练过的神经网络是专门为诊断或预测该疾病训练的并且产生一个输出值，该输出值对应于患有或不患有该疾病或者该疾病的严重性。

现有的计算机辅助疾病诊断方法，虽然在一定程度上实现了疾病的自动诊断可以克服医生经验的参差不齐，但输入所有的检查的个人指标包含大部分的冗余个人指标，这些冗余个人指标会干扰疾病的诊断，降低疾病诊断的准确率。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例期望提供一种基于医疗大数据的数据处理方法及装置，以剔除冗余个人指标，提高疾病诊断的准确率。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

本发明提供一种基于医疗大数据的数据处理方法，所述方法包括：

将历史指标集合转化成数字化值集合；其中，所述历史指标集合包括M名患者的K项个人指标及同一疾病状态，所述M、K为正整数；

根据所述数字化值集合计算相关度，其中，当第a＝b＝1次时，分别计算所述数字化值集合的每一项个人指标与所述同一疾病状态的相关度，得到最高的相关度R_b，及R_b对应的个人指标N_b；所述b为大于等于1的正整数；

当第a＝b+1次时，得到所述N_b与在所述数字化值集合中除所述N_b外的其他项个人指标的各个两两组合；分别计算所述各个两两组合与所述同一疾病状态的相关度，得到最高的相关度R_b+1，及R_b+1对应的个人指标组合N_b+1；

依次对所述b进行递归运算，直到所述a大于K时为止，得到最高的相关度集合；

在所述最高的相关度集合中确定最大值的相关度，得到所述最大值的相关度对应的至少一项个人指标。

上述方案中，所述疾病为眼科疾病。

上述方案中，所述个人指标包括：个人信息、家族遗传信息、体检信息、专科检查信息中的至少一项。

上述方案中，所述M为10000，K为30。

本发明还提供一种基于医疗大数据的数据处理装置，所述装置包括：