[发明专利]辅助诊断方法及系统

说明书

本发明实施例提供一种辅助诊断方法及系统，所述辅助诊断方法包括：基于症状分组库，确定待判别病历中的待判别症状词的分组策略；其中症状分组库为，通过对病历数据库中的症状词进行分组获得多个症状组，进而确定任一所述症状组的最似然诊断以及诊断质量特征，来获得；症状分组库包括一一对应的症状组、最似然诊断和诊断质量特征；基于症状分组库确定与任一分组策略中各症状组对应的最似然诊断和诊断质量特征；基于分组策略中各症状组对应的最似然诊断和诊断质量特征，确定用于辅助诊断的待判别病历语义表达。本发明实施例的辅助诊断方法能够实现多个症状按指向的疾病类别精确划分开来，有助于辅助诊断，提高诊断效率。

技术领域

本发明涉及医疗信息化技术领域，更具体地，涉及一种辅助诊断方法及系统。

背景技术

随着医疗信息化的发展，在临床医学中利用计算机系统来处理医疗病历数据，从而辅助医生诊断疾病得到了越来越广泛的应用，在医疗大数据中，某一位患者病历里一次就诊的症状往往很多，相应的诊断也可能有数个，在为这种病历做辅助诊断时，需要将多个症状按其指向的疾病类精确划分开。

现有技术中一种方案是，基于教材或业务经验等，预先人工构建症状分组并指定每个分组对应的判别结果，在应用时，将待预测病历的症状词映射到预设分组内进行查找。第二种方案是，在病历集中基于症状词的共现关系，挖掘频繁项，从而构建症状分组及对应判别结果，应用时同上。

前述第一种方案，其症状分组本身质量较好，但临床病历的症状很多，离线构建的分组难以穷尽所有，一旦当前待分组的病历里包含手工构建时未考虑到的症状词，便难以妥当处理。同时，这种方案不够灵活，不能自动迭代更新，需伴随着病历量的积累和症状分布的变化来人工做迭代。前述第二种方案，其症状分组本身能适应当前病历集合特点，然而通常使用该方法时较少利用其中内在蕴含的医学特征，而只在统计层面考量，从而挖掘出分组的质量、医学可解释性等相对较差。

发明内容

本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的辅助诊断方法及系统。

第一方面，本发明实施例提供一种辅助诊断方法，包括：基于症状分组库，确定待判别病历中的待判别症状词的分组策略；其中所述症状分组库为，通过对病历数据库中的症状词进行分组获得多个症状组，进而确定任一所述症状组的最似然诊断以及诊断质量特征，来获得；所述症状分组库包括一一对应的所述症状组、所述最似然诊断和所述诊断质量特征；基于所述症状分组库确定与任一所述分组策略中各症状组对应的最似然诊断和诊断质量特征；基于所述分组策略中各症状组对应的最似然诊断和诊断质量特征，确定用于辅助诊断的待判别病历语义表达。

在一些实施例中，所述对病历数据库中的症状词进行分组，获得多个症状组，包括：确定所述病历数据库中的症状词之间的紧密度特征；基于所述紧密度特征，通过紧密度阈值和邻居数阈值，对所述症状词进行聚类分簇；基于所述聚类分簇的结果，获得多个所述症状组。

在一些实施例中，所述基于所述紧密度特征，通过紧密度阈值和邻居数阈值，对所述症状词进行聚类分簇，包括：基于所述聚类分簇的结果的表现特征，确定所述紧密度阈值和所述邻居数阈值；其中，所述表现特征基于簇的纯度、部位元素的集中度以及症状元素的集中度确定。

在一些实施例中，所述基于所述聚类分簇的结果，获得多个所述症状组，包括：针对仅一个症状词的簇，将该症状词作为一组；针对有多个症状词的簇，先将其中每一个症状词各自作为一组，再将该簇整体看成无向图，将其中每一个连通子图对应的症状词作为一组。

在一些实施例中，所述症状词之间的紧密度特征包括：所述症状词之间的间隔词数特征、所述症状词之间的时间属性特征以及所述症状词之间的伴随程度特征。