[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

说明书

本发明公开了一种基于医疗大数据、依据社会属性构建疾病画像的方法，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；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等；本发明方便专业医疗人员对疾病（甚至未知的）从社会角度进行更全面立体的分析，进而推理出疾病的社会成因以及一些未知特性，可以作为目前医疗大数据应用的一种补充等。

技术领域

本发明涉及医疗大数据应用技术领域，更为具体的，涉及一种基于医疗大数据、依据社会属性构建疾病画像的方法。

背景技术

目前的医疗类知识图谱多为表现症状与疾病间的静态关系，以疾病诊断为目的，而忽略了疾病与社会属性（本发明设定非专业医学领域的属性为社会属性，如性别、职业、气候、活动区域等）之间的动态关系，难以以社会现象为基础发现潜在的疾病问题并提前采取举措进行抑制，也无法有效探寻疾病的社会成因。

而业内主流的以患者为主体的用户画像虽然记录了社会属性，但只能用于发现和预警相关用户的个体疾病风险，不能直接应用到面向社会范围内疾病风险问题的防控上。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于医疗大数据、依据社会属性构建疾病画像的方法，方便专业医疗人员对疾病（甚至未知的）从社会角度进行更全面立体的分析，进而推理出疾病的社会成因以及一些未知特性，可以作为目前医疗大数据应用的一种补充等。

本发明的目的是通过以下方案实现的：

一种基于医疗大数据、依据社会属性构建疾病画像的方法，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；

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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，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。

进一步地，在步骤S3中，包括步骤：