[发明专利]一种用于辅助医生优化诊疗的数据挖掘装置

说明书

本发明公开了一种用于辅助医生优化诊疗的数据挖掘装置，所述数据挖掘装置包括：数据挖掘模块和去重模块；所述数据挖掘模块，用于进行数据挖掘，从医疗数据中获取实体和所述实体之间的关系；所述去重模块，用于对所述实体的概念进行去重操作。本发明提供的数据挖掘装置能够实现实时、高效地医疗数据挖掘，获得准确、有针对性的结果，有助于优化诊疗过程，提升医生的工作效率。

技术领域

本发明属于人工智能技术领域，具体地说，涉及一种用于辅助医生优化诊疗的数据挖掘装置。

背景技术

目前医院中都普遍使用CDSS(Clinical Decision Support System，临床决策支持系统)来进行病例、患者管理。CDSS中主要用于对所有的病例数据进行数据库字段的存储和管理；其对诊疗流程和各种风险的预测，主要是通过人工规则的方式进行设定，缺乏灵活性。医生只能单纯地查看、编辑这些数据。

但是由于不同医院之间使用的CDSS一般不通用，因此其只能对本医院的病人病例和数据进行管理，灵活性差。此外，目前的CDSS系统，普遍缺乏对电子数据的有效分析，因此其进行诊疗流程和风险预测的能力有限。

随着科学技术的发展。在进行诊疗优化、风险预测时，CDSS会应用知识图谱数据，通过知识图谱中的数据信息(例如手术A会关联风险B和风险C等)，进行风险预测。

而鉴于知识图谱数据构建本身的要求较高，因此现在CDSS经常会遇到很多问题，例如：知识图谱数据规模较小，在实际应用中应用场景受限；数据错误过多，无法真正用于实际的医疗工作；数据过于丰富，但是缺乏场景定制化(针对不同国家、不同地区，提供的数据完全相同)，忽略了不同地域人群之间的患病概率、治疗水平等外部因素的差异，导致实际使用中指导性较差。

综上所述，目前并没有一种具有针对性、实用性强、效率高的数据挖掘装置来获取更精确、更有针对性的数据，以便提升这些数据在实际应用中的作用。

发明内容

为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供了一种用于辅助医生优化诊疗的数据挖掘装置。

根据本发明的一个方面，提供一种用于辅助医生优化诊疗的数据挖掘装置，所述数据挖掘装置包括：数据挖掘模块和去重模块；

所述数据挖掘模块，用于进行数据挖掘，从医疗数据中获取实体和所述实体之间的关系；

所述去重模块，用于对所述实体的概念进行去重操作。

根据本发明的一个具体实施方式，所述数据挖掘模块采用自然语言处理技术或基于文法模板的方式进行数据挖掘。

根据本发明的另一个具体实施方式，所述自然语言处理技术包括：NER实体命名识别+关系抽取算法。

根据本发明的又一个具体实施方式，

所述去重模块，用于采用别名词典和/或关系相似性的方式对所述实体的概念进行去重操作。

根据本发明的又一个具体实施方式，所述数据挖掘装置还包括：关系概率获取模块；

所述关系概率获取模块，用于采用先验概率计算的方式获取所述关系的关联概率。

根据本发明的又一个具体实施方式，所述关系概率获取模块，还用于，

获取所述关系的关联概率；

并根据粒度对所述关联概率进行优化。

根据本发明的又一个具体实施方式，所述粒度包括：地域、人群、年龄和/或性别。

根据本发明的又一个具体实施方式，所述关系包括：疾病-症状，人群-患病概率，年龄-手术风险。