[发明专利]基于大数据的患者分组方法和装置

权利要求书

1.一种基于大数据的患者分组方法，其特征在于，所述方法包括：

在病案首页中提取至少两种目标患者特征；

对至少两种所述目标患者特征进行相似度量学习，得到对应的度量矩阵；

基于所述对应的度量矩阵对所述病案首页进行诊断相关分组，得到患者分组结果；

所述基于所述对应的度量矩阵对所述病案首页进行诊断相关分组，得到患者分组结果，包括：

采用聚类算法，基于所述对应的度量矩阵将所述目标患者特征进行划分，得到至少两个与所述目标患者特征相关的特征簇；

根据至少两个所述特征簇对所述病案首页进行诊断相关分组，得到所述患者分组结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在病案首页中提取至少两种目标患者特征，包括：

获取所述病案首页中的患者特征；

采用特征选择方法从所述病案首页中的患者特征中提取至少两种所述目标患者特征。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对至少两种所述目标患者特征进行相似度量学习，得到对应的度量矩阵，包括：

采用马氏距离作为距离度量，其中，马氏距离D（Xi，Xj）的表达式为，表示训练样本集中第i个目标患者特征，表示训练样本集中第j个目标患者特征，T表示矩阵转置运算，S表示训练样本集的协方差矩阵；

根据所述距离度量，采用有监督的距离度量学习方式对至少两种所述目标患者特征进行相似度量学习，得到所述对应的度量矩阵。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，在所述得到患者分组结果的步骤之后，所述方法还包括：

根据所述患者分组结果进行规则挖掘，得到与所述目标患者特征之间相关的分组规则；

采用所述分组规则对待进行患者分组的病案首页进行诊断相关分组，得到基于所述分组规则的所述患者分组结果。

5.一种基于大数据的患者分组装置，其特征在于，所述装置包括：

目标患者特征提取模块，用于在病案首页中提取至少两种目标患者特征；

度量矩阵获取模块，用于对至少两种所述目标患者特征进行相似度量学习，得到对应的度量矩阵；

患者分组结果获取模块，用于基于所述对应的度量矩阵对所述病案首页进行诊断相关分组，得到患者分组结果；

患者分组结果获取模块：用于采用聚类算法，基于所述对应的度量矩阵将所述目标患者特征进行划分，得到至少两个与所述目标患者特征相关的特征簇；

根据至少两个所述特征簇对所述病案首页进行诊断相关分组，得到所述患者分组结果。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述目标患者特征提取模块，包括：

患者特征获取单元，用于获取所述病案首页中的患者特征；

目标患者特征提取单元，用于采用特征选择方法从所述病案首页中的患者特征中提取至少两种所述目标患者特征。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述度量矩阵获取模块，包括：

距离度量确定单元，用于采用马氏距离作为距离度量，其中，马氏距离D（Xi，Xj）的表达式为，表示训练样本集中第i个目标患者特征，表示训练样本集中第j个目标患者特征，T表示矩阵转置运算，S表示训练样本集的协方差矩阵；

度量矩阵获取单元，用于根据所述距离度量，采用有监督的距离度量学习方式对至少两种所述目标患者特征进行相似度量学习，得到所述对应的度量矩阵。

8.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任一项所述基于大数据的患者分组方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任一项所述基于大数据的患者分组方法的步骤。