[发明专利]一种基于大数据分析技术的数据脉象价值分析方法

权利要求书

1.一种基于大数据分析技术的数据脉象价值分析方法，其特征在于：包括如下步骤：

S1：建立医疗健康案例知识库，利用数据挖掘技术对其中疾病的诊断准则进行提炼，获得诊断准则中的数据脉象集；

S2：患者就医时，基于步骤S1中的数据脉象的知识库，采集患者的健康体征集，并且根据采集到的健康体征集定义数据脉象模型；

S3：根据步骤S2中定义的数据脉象模型，在数据脉象的知识库中挖掘出对应的特定置信程度下的目标数据脉象集合；

S4：基于医院的处方管理系统数据源，建立数据脉象与治疗方案的一一映射，根据步骤S3获得的目标数据脉象集合以及患者的诊断疾病给予患者提供对应的治疗方案集合，并且核算治疗方案的成本；

S5：经过治疗后，再次对患者进行全面体检，获得患者的体征报告，返回步骤S3，根据体征报告找到对应的数据脉象集合，检验是否和原先的数据脉象集合一致；

S6：根据数据脉象的对比，对治疗方案的准确性进行评价；

S7：患者经过观察期后，获得患者的健康报告，根据健康报告获得决策效果集合；

S8：根据决策效果集合和治疗方案的成本来核算分析患者的数据脉象价值，并且根据对于数据脉象价值的分析，更新步骤S1中的数据脉象集的知识库。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析方法的数据脉象价值分析方法，其特征在于：所述步骤S1中获取的数据脉象集表示为表示关键指标集，表示医疗健康案例知识库中已有记录的所有病种集合，其中表示时间点t时，诊断为疾病m时，关键体征n的参照值，定义表示诊断疾病m的初始数据脉象集，所述步骤S2中若患者为首诊患者，记录其主诉体征集合若患者为在t时间已经诊断为m疾病的患者，经过T疗程复诊，进行体检后获得体征集合为

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析方法的数据脉象价值分析方法，其特征在于：所述步骤S3中获取到的目标数据脉象集合为对应了患者潜在患病集合设置为集合集合其中表示时间t时，体征为目标数据脉象集合的患者患上m疾病的可能性，系统允许存在诊断误差ε，ε∈{0,1}，从而有

系统根据最大可能性准则诊断患者病情，即选取患者在t时间确诊疾病为m，则此时

4.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析方法的数据脉象价值分析方法，其特征在于：所述步骤S2中通过健康体征集定义数据脉象模型中健康体征集由两部分体征指标组成：一部分为疾病m的数据脉象指标另一部分属于非疾病m的数据脉象指标首诊患者的主诉体征集合其中,表示时间点t时，患者的关键体征n的主诉值；若患者为在t时间已经诊断为m疾病的患者，经过T疗程复诊，进行体检后获得健康体征集合为

5.根据权利要求1或3所述的一种基于大数据分析方法的数据脉象价值分析方法，其特征在于：所述步骤S3中引入信息缺省条件下的推理置信度δ，δ∈{0,1}，此推理置信度δ反映患者数据与知识库中的案例的近似程度，由此，求解目标数据脉象集合应满足如下条件：

6.根据权利要求3所述的一种基于大数据分析方法的数据脉象价值分析方法，其特征在于：所述步骤S4中数据脉象与治疗方案的一一映射表示为f，对符合数据脉象且诊断为m疾病的患者在t时提供治疗方案集合由设备、药剂、操作者和场所四类医疗资源元素构成，分别为诊断为m疾病的患者在t时需要使用的医疗资源数量，C为治疗方案总集；所以治疗方案集合表达式为：

设定第i种医疗资源元素的价格为p_i,进而可以核算治疗方案集合的总成本治疗方案与治疗总成本的一一映射表示为o,计算公式如下：

7.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析方法的数据脉象价值分析方法，其特征在于：所述步骤S7中患者的健康报告为决策效果集合为其中，ω_n表示患者的体征n在衡量患者健康质量中的重要性权重。

8.根据权利要求7所述的一种基于大数据分析方法的数据脉象价值分析方法，其特征在于：所述步骤S8中数据脉象价值的核算定义公式为：

9.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析方法的数据脉象价值分析方法，其特征在于：所述步骤S6中若患者体征报告通过治疗方案的准确性评价，则对治疗方案的效率性进行评估，若治疗方案效率较低，则对治疗方案进行优化；若经评估治疗方案选取不正确，则改变治疗方案。