[发明专利]一种基于医疗大数据、依据社会属性构建疾病画像的方法

权利要求书

1.一种基于医疗大数据、依据社会属性构建疾病画像的方法，其特征在于，包括步骤：

S1，将用户画像数据映射为树形结构疾病社会属性画像；

在步骤S1中，包括步骤：S11，将用户画像数据库中选定时间片段内所患各类疾病的数量进行统计，然后按指定过滤值进行过滤，大于指定过滤值则进入候选疾病；

S12，以步骤S11中候选疾病为关键词，检索出每条包含该候选疾病的用户画像数据，然后对这些用户画像数据的社会属性进行统计，以疾病为根节点构建树形结构疾病社会属性画像；

S2，先纵向进行候选疾病的指向性链式挖掘，然后横向挖掘形成指向性属性关系图谱；在步骤S2中，包括步骤：

S21，以建立了树形结构疾病社会属性画像的疾病的指向性属性为检索关键词，检索出每条包含该指向性属性的用户画像数据，然后对这些用户画像数据的指向性属性进行统计，构建以指向性属性为根节点的指向性属性画像；

S22，分析指向性属性画像下的各类疾病，若存在指向性疾病，则在步骤S21中树形结构疾病社会属性画像的此指向性属性节点下生成一个节点，并把该节点标识为此指向性属性的辅助节点，然后以此辅助节点为起点逆向生成指向性疾病的画像；

S23，以步骤S22中生成的指向性疾病的画像为基础重复步骤S21、S22，直到挖掘到的疾病没有任何指向性属性，或达到预先指定的挖掘深度，每一次挖掘的检索过程排除使用过的社会属性和疾病；

S24，检索步骤S11确定的候选疾病的树形结构疾病社会属性是否具备共同的指向性属性，有则合并此指向性属性的辅助节点，从而形成包含各个树形结构疾病社会属性画像间指向性属性关系的宏观组织图谱。

2.根据权利要求1所述的一种基于医疗大数据、依据社会属性构建疾病画像的方法，其特征在于，包括如下更新步骤S3：根据对树形结构疾病社会属性画像生成间隔的粒度需求选定一个时间单位作为时间片段，每过一个时间片段生成该时间片段的树形结构疾病社会属性画像，并记录各个时间片段的树形结构疾病社会属性画像，形成包含时间维度的用户疾病画像；推移时间片段，每次推移时间片段时都设置一个反馈机制，该反馈机制用于完善推移后的时间片段的更新过程。

3.根据权利要求2所述的一种基于医疗大数据、依据社会属性构建疾病画像的方法，其特征在于，在步骤S3中，包括步骤：

S31，在时间片段推移前，保存上一个即推移前的时间片段内所有树形结构疾病社会属性画像的根节点数据，记录疾病名和疾病数量这一对键值，将这些保存和记录的数据作为优化下次画像更新过程的数据基础；

S32，在时间片段推移后，步骤S1中获得树形结构疾病社会属性画像后，将对应疾病的根节点与步骤S31对应留存的根节点进行数据比对，并在树形结构疾病社会属性画像的根节点下增加一个状态属性节点，该状态属性节点的值为留存根节点值与当前根节点值的差；若疾病有留存根结点但在当前时间片段消失即未入候选疾病，则在当前时间片段增加这个疾病的树形结构疾病社会属性画像，再增加其状态属性节点，若疾病存在于当前时间片段但没有留存根结点，则不为其树形结构疾病社会属性画像增加状态属性节点。

4.根据权利要求1所述的一种基于医疗大数据、依据社会属性构建疾病画像的方法，其特征在于，在该步骤S11中，还能够由专业医疗从业者根据经验指定需要观察的疾病加入候选疾病。

5.根据权利要求1所述的一种基于医疗大数据、依据社会属性构建疾病画像的方法，其特征在于，在步骤S11中，统计的疾病种类与采用的用户画像中记录的种类一致。

6.根据权利要求1所述的一种基于医疗大数据、依据社会属性构建疾病画像的方法，其特征在于，在步骤S12中，根节点以外的节点称为属性节点，每个节点都包含一个键-值对，键表示构建该节点依据的社会属性，称为属性名，值表示该社会属性统计后的数量，即该社会属性下患者的数量，称为属性值明确指定其键，属性节点由用户画像的社会属性决定。