[发明专利]基于相似病例库的健康医疗知识检索方法和系统

说明书

本发明提供一种基于相似病例库的健康医疗知识检索方法和系统，涉及数据处理领域。本发明首先获取医疗病例数据，并对所述医疗病例数据进行预处理；再基于遗传算法来获取经过预处理后的医疗病例数据的特征权重；基于特征权重获取Jaccard相似度；最后基于Jaccard相似度获取相似病例。本发明中的Jaccard相似度不仅考虑了两个医疗病例的公共特征，同时也考虑了二者各自的特殊特征，提高了相似病例的知识检索的准确率。本发明融合Jaccard算法和遗传算法，能够检索到更准确和合适的案例信息，为医院诊疗决策提供更加准确合理的知识支持。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于相似病例库的健康医疗知识检索方法和系统。

背景技术

随着医疗信息化的进一步推进，医疗信息资源的规模也随之庞大起来，这为医疗信息资源管理的发展提出来挑战，也为辅助决策专家系统的性能改进提供了思路，例如基于案例的推理。以CBR技术为核心的案例推理系统能够有效地实现人类推理思维的模拟，成为医疗智能决策支持系统的新的发展方向。

目前常见的CBR技术为基于集成角度与距离的相似案例检索方法改进的案例推理流程。该技术方案是在医疗信息化的环境下，将角度与距离的相似度检索方法集成为一个新的相似度检索方法，并通过收集的实验数据，对该方法的实验结果与仅基于角度或距离的相似度检索方法的实验结果进行对比，验证该技术方案所用的相似度检索方法更加有效，最后提出这种基于集成角度与距离的相似案例检索方法的新的案例推理流程，利用这种改进的案例推理流程来检索相似的案例。

然而，大数据时代的来临，促使医疗类信息资源的数量出现爆发式增长，在这些大量的医疗数据中总会有利用率低，质量差，水平低下的医疗诊断信息。这些质量差、水平低的信息可能误导医生进行医疗诊断，损害诊断决策的正确性；再者，因为病毒、疾病等都在不断的进化、发展，并且这些疾病还具有可变性、演化性的特点，导致现有的相似病例的知识检索方法准确率低。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于相似病例库的健康医疗知识检索方法和系统，解决了现有相似病例的知识检索方法准确率低的技术问题。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

本发明提供一种基于相似病例库的健康医疗知识检索方法，所述方法由计算机执行，包括以下步骤：

S1、获取医疗病例数据，并对所述医疗病例数据进行预处理；

S2、基于遗传算法来获取经过预处理后的医疗病例数据的特征权重；

S3、基于特征权重获取Jaccard相似度；

S4、基于Jaccard相似度获取相似病例。

优选的，所述医疗病例数据包括医疗案例内部特征数据、案例来源权威性数据和医生案例评价数据。

优选的，所述预处理包括标准化处理和特征选择处理。

优选的，所述标准化处理的方法包括：0-1标准化方法和最大最小值0-1标准化方法。

优选的，所述特征选择处理的方法包括：

计算每个特征的F-Score值，并根据F-Score值进行降序排序；

确定一个被选特征子集，利用SVM的分类正确率对当前特征集合进行评估；

迭代，每一次从未被选择的特征中选取一个F-Score值最大的特征加入上一阶段的待选集合中，再利用SVM对当前集合进行评价；

迭代完所有特征之后，根据SVM的分类准确率选取关键特征。