[发明专利]基于疾病集的个人自测模型建立方法及自测系统

权利要求书

1.一种基于疾病集的个人自测模型建立方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)建立医学信息本体(Medical Ontology)数据库，即MO数据库；

(2)在MO数据库中搜索出现最频繁的病征，将数据分为含有该病征的疾病集和不含有该病征的疾病集；

(3)通过与病患的交流接口，获取病患是否有该病征的信息，如是，则执行步骤(4)，如否，则执行步骤(5)；

(4)该病征记录在病患的个人病征组中，并匹配含有该病征的疾病集作为当前疾病集；判断病患的个人病征组是否满足当前疾病集中某个疾病所有病征或者80％以上的病征，如是，则执行步骤(7)，如否，则执行步骤(6)；

(5)匹配不含有该病征的疾病集作为当前疾病集；

(6)在当前疾病集中，搜索除个人病征组中包含的病征以外，出现最频繁的病征，将当前疾病集数据分为含有该病征的疾病集和不含有该病征的疾病集；并返回步骤(3)；

(7)将该疾病作为个人自测模型的结果通过与病患的交流接口发送。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(1)中，创建MO数据库的方法为：

a.将疾病及其特征用MO terms进行编号，每个MO terms代表一个顶点，两个terms之间的关系用有向边表示，这样将疾病和病征表示在一个有向无环图中；

b.顶点之间的关联分成两种类型：is_a关系和part_of关系；is_a关系是一种简单的包含关系；part_of关系表示一部分的包含关系，一种疾病往往有多种病征表现，病征和疾病之间是part_of的关系，疾病和疾病之间是is_a的关系，病征和病征之间是is_a的关系；

c.对于任两个terms之间的有向边，若是part_of的关系，则赋予权重；权重用关联概率d表示；将父term与之关联的子terms之间进行关联度d分配(0<d<＝1)；其中关联度d(term1,term2)表示父病征term1出现term2子病征的概率；

d.对于任两个terms之间的有向边，若是is_a的关系，则赋予权重；权重用关联百分比表示；父term与子terms之间的关联百分比用该子term在父term所关联的所有子terms中出现比率，所述子terms的关联百分比之和为1。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(7)之后还包括：

(8)，病患在结果给出后选择是否需要医生把关，是则选择该病征对应的医生，和奖励积分，则所述结果会发送到该医生站内信询问；医生给予反馈；疾病结果与医生判断相符，自动将病患加入医生的好友列表，进行在线交流；疾病结果与医生判断不符，给出理由解释并直接以站内信的方式回复病患，预约医院面诊，病患是否采纳医生的判断以加权方式调整MO数据库。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤(8)还设有积分机制，选择该病征对应的医生的同时即选择了该医生对应的积分；扣除病患相应积分，病患采纳医生反馈，给与医生积分，不采纳则不给与医生积分。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤(7)之后还包括：

(8)病患不选择医生把关，直接到系统推荐的医院进行面诊，然后给予系统结果评价，并获得积分奖励，病患的评价以加权方式调整MO数据库。