[发明专利]一种基于大数据的病情检索方法

说明书

本发明公开了一种基于大数据的病情检索方法，方法包括以下步骤：S1：通过大数据技术进行病情症状收集，形成病情库；S2：提取症状中的关键字；S3：在步骤S2中，将关键字形成关键字组，在关键字组内进行排序；S4：在步骤S3中，输入字符，根据字符检索关键字组，按照相似度进行病症排序；S5：将相应的病症依次进行呈现。本发明具有准确性强、自由度高、快捷高效的优点。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于大数据的病情检索方法。

背景技术

在现阶段的社会压力和节奏下，人们忙于工作，很难得到一个健康系统养生保健体系，所以也不会注重身体的状况，在身体发生轻微不适或不舒服的情况下不会得到注意，引起严重的病情。

现阶段，尤其是年轻人，不会进行定期体检，身体不舒服的请详细下，首选不是去医院，而是在网上进行检索，自己为自己进行诊断，这样既不能够准确的对病情进行判断，还容易被没有资质的医院进行误导，延误了就诊时机，现阶段网络上没有准确的病情检索方式，且由于病情所体现出的症状类似，需要借助专业设备才能确诊，因此自诊只能够确定大方向。

发明内容

针对上述现有技术的不足，本发明所要解决的技术问题是：如何提供一种准确性强、自由度高、快捷高效的基于大数据的病情检索方法。

为了解决上述技术问题，本发明采用了如下的技术方案：

一种基于大数据的病情检索方法，该方法包括以下步骤：

S1：通过大数据技术进行病情症状收集，形成病情库；

S2：提取症状中的关键字；

S3：在步骤S2中，将关键字形成关键字组，在关键字组内进行排序；

S4：在步骤S3中，输入字符，根据字符检索关键字组，按照相似度进行病症排序；

S5：将相应的病症依次进行呈现。

进一步的，步骤S1中简历的收集，应用大数据技术在医学书籍、杂志论文、医学声明方面进行收集。

进一步的，其特征在于，步骤S2中关键字的提取包括以下步骤：

A1:对症状中的文字进行分词处理，简历分词组；

A2：建立数据清洗库，对症状中常用的描述性分词进行统计，对分词组中描述性分词进行清洗；

A3：运用PMI算法处理A2中剩余的分词组，确定先关语义，与进行对比确定分类。

进一步的，步骤S3中，关键字组的顺序为X₁﹥X₂﹥X₃，其中1.2.3为病症中的重要度依次递减。

进一步的，步骤S4中，相似度为字符中与关键字组分词的相同数。

本发明的有益效果为：本发明将能够收集并建立病症库，搜集的病症库包含专业的医学资料，医学著作等，可靠度高，简化了医学性描述，在关键词中与搜索字符进行匹配，能够在众多关键字组中进行分词匹配，可以选择出最合适的，匹配度最高的病症，进行呈现。本发明在基于医学可靠性的前提下，根据大数据技术，做出统筹和整合，保障检索的病情与患者自身的相似度，做出专业得到就诊计划，配合医院先进的检查设备，保障医患之间的有效沟通，提升了就医效率。

附图说明

图1为本发明一种基于大数据的病情检索方法一实施方式的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。

如图1所示，一种基于大数据的病情检索方法，该方法包括以下步骤：