[发明专利]一种中医症状关联规则挖掘方法、装置及存储介质

说明书

本申请公开了一种中医症状关联规则挖掘方法，包括：从医疗信息管理后台采集目标疾病的症状数据；根据输入的模型参数，通过预设关联规则算法，对采集到的症状数据进行关联规则分析处理，得到症状数据的关联规则；判断得到的症状数据的关联规则是否满足输入的模型参数对应的条件；若否，调整模型参数，并根据调整后的模型参数重新进行关联规则分析处理。本实施例通过预设关联规则算法，对目标疾病的症状数据与目标疾病之间的关联规则进行分析，从而得到该目标疾病通常伴随的症状组合，能够指导医生分析病因，预测病情发展，截断恶化病情的后续证候，也精简了医院诊断流程，满足了优化病人就医体验的要求。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种中医症状关联规则挖掘方法、装置及存储介质。

背景技术

慢性阻塞性肺炎俗称慢阻肺，其是慢性疾病中致死率位于前列的一种疾病。西医上通常使用气管舒张剂提高气管通气量的方法进行治疗，不同于西医，中医上适用的是中医药综合治疗，即从整体出发，注重调整人体各脏腑、精气、阴阳的平衡，根据不同的临床证候进行辩证治疗，确定“先证后治”的方向。具体而言，即在病人后续的症状尚未出现之前，对这些后续症状进行截断，从而起到阻止病情恶化的效果。而要达到这样的目的，需要挖掘出中医上不同症状间的关联关系和不同症状之间的规律性，但目前并没有科学有效的方法能够取得这些数据。

发明内容

本申请提供了一种中医症状关联规则挖掘方法、装置及存储介质，解决了目前并没有科学有效的方法能够取得不同症状间的关联规则的技术问题。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种中医症状关联规则挖掘方法，包括：

从医疗信息管理后台采集目标疾病的症状数据；

获取用户输入的模型参数；

根据输入的所述模型参数，通过预设关联规则算法，对采集到的所述症状数据进行关联规则分析处理，得到所述症状数据的关联规则；

判断得到的所述症状数据的关联规则是否满足输入的所述模型参数对应的条件；若是，输出所述症状数据的关联规则；若否，调整所述模型参数，并根据调整后的所述模型参数重新进行关联规则分析处理。

优选的，所述从医疗信息管理后台采集目标疾病的症状数据之后还包括：

对采集到的所述症状数据进行预处理。

优选的，对采集到的所述症状数据进行预处理具体包括：

根据预设的数据保留条件，剔除所述症状数据中的无效数据；

对所述症状数据进行系数化，并通过聚类算法对系数化后的症状数据进行离散化，得到预处理后的症状数据。

优选的，对所述症状数据进行系数化具体包括：

根据不同症状的所述症状数据，结合预设评分标准，对各个症状的进行评分，得到系数化的所述症状数据；其中，所述预设评分标准为根据各个症状的严重程度预先制定的。

优选的，所述目标疾病具体为慢性阻塞性肺炎。

优选的，所述从医疗信息管理后台采集目标疾病的症状数据具体包括：

从医疗信息管理后台分别采集慢性阻塞性肺炎各个阶段的症状数据；

所述根据输入的所述模型参数，通过预设关联规则算法，对采集到的所述症状数据进行关联规则分析，得到所述症状数据的关联规则具体包括：

根据输入的所述模型参数，通过预设关联规则算法，对采集到的慢性阻塞性肺炎各个阶段的症状数据分别进行关联规则分析，得到慢性阻塞性肺炎各个阶段的症状数据的关联规则。

优选的，所述预设关联规则算法具体为Apriori关联规则算法。