[发明专利]一种医疗数据的数据处理方法

说明书

本发明提供了一种医疗数据的数据处理方法，选取与第一目标医疗本体相关联的实际医疗文本集合，根据第一目标医疗本体的级别从实际医疗文本集合G中提取多个子集，分别将每一个子集作为目标子集并从目标子集中提取满足条件的属性值作为预设医疗本体属性数据，使得确定预设医疗本体属性数据的准确性提高。

技术领域

本发明涉及计算机技术，尤其涉及数据处理技术，特别涉及一种医疗数据的数据处理方法。

背景技术

目前，医院记录存储大量的真实医疗文本信息，例如病例信息，手术信息等，医院具有大量的医疗数据，随着医疗数据的快速增长，医疗相关人员需要了解现有的医疗数据，以便丰富完善自身的医疗知识，提高诊疗水平，或者进行科研教学等。

对于医疗本体，例如疾病而言，不同的真实医疗文本中记录有多种疾病所包含的症状，不同真实医疗文本中该疾病数据包含的症状不同，需要抽取某个症状是否是该疾病的症状，以便将不同的症状进行融合得到该疾病的症状数据。现有技术中，例如专利号为201810645565.3的发明专利中，根据目标医疗本体和对应的预设医疗本体属性获取属性数据，并根据属性数据中的属性值和相关公式确定目标医疗本体的预设医疗本体属性数据。然而在该专利所记载的技术方案中，没有考虑到疾病的级别对判断属性值是否为预设医疗本体属性数据的影响，造成仅存在于重症情况下的症状不能准确地确定为预设医疗本体属性数据，并且现有技术中相关概率计算方法没有考虑到属性值数量过小带来的影响，例如属性值总数过小且每种属性值关联的实际医疗文本的数值均很小，会导致虽然所述数值很小但是计算的概率却足够大，导致不应被确定为预设医疗本体属性数据的属性值被确定为预设医疗本体属性数据，此外现有技术中所述数值的计算没有考虑到实际医疗文本可能关联多个目标医疗本体，造成数值足够大的假象。针对现有技术中所存在的上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出一种医疗数据的数据处理方法，包括步骤：S1、根据第一目标医疗本体从实际医疗文本信息库中选取与第一目标医疗本体相关联的实际医疗文本集合G，所述集合G中包括多个实际医疗文本；S2、根据第一目标医疗本体的级别从实际医疗文本集合G中提取多个子集G₁,...,G_i,...,G_n，其中1≤i≤n，n为第一目标医疗本体的级别的总数，子集G₁至G_n对应的级别依次提高；S3、按照从子集G₁至G_n的顺序，分别将每一个子集作为目标子集并从目标子集中提取满足条件的属性值作为预设医疗本体属性数据。

优选地，在步骤S3中，从目标子集中提取满足条件的属性值作为预设医疗本体属性数据包括以下步骤：S31、从目标子集中的每一个实际医疗文本中提取属性数据，所述属性数据包括多个属性值并形成属性值集合Q；S32、将属于集合P且属于集合Q中的属性值从集合Q中剔除，其中集合P为预设医疗本体属性数据集合；S33、依次将集合Q中的每一个属性值作为候选属性值，计算每一个包括有候选属性值的实际医疗文本的数值，并累计所有包括有候选属性值的实际医疗文本的数值作为候选属性值的总数值；S34、根据计算出的多个总数值确定集合Q中的每一个属性值的分值；S35、将分值大于目标阈值的属性值确定为第一目标医疗本体的预设医疗本体属性数据并保存到预设医疗本体属性数据集P；其中，初始状态下预设医疗本体属性数据集P为空集。

优选地，还包括将集合G中的每一个实际医疗文本作为目标实际医疗文本，获得与目标实际医疗文本相关联的目标医疗本体的数量NUM_j，其中1≤j≤m，m为集合G中实际医疗文本的总数。

优选地，在步骤S33中，包括有候选属性值的每一个实际医疗文本k的数值为其中1≤k≤m。