[发明专利]一种基于患者生物信息的身份识别方法

摘要

本发明公开了一种基于患者生物信息的身份识别方法，包括以下步骤：步骤1：通过社会属性特征匹配，获取待识别的患者数据R_i与患者身份数据库中的其它任意一条数据R_j的相似度权重W(R_i,R_j)；步骤2：通过生物属性特征匹配，获取待识别的患者数据R_i与患者身份数据库中的其它任意一条数据R_j的相似度S(R_i,R_j)；由相似度权重W(R_i,R_j)和相似度S(R_i,R_j)进行加权计算，得到R_i和R_j的综合相似度S(R_i,R_j)；将S(R_i,R_j)与设定阈值λ进行比较；若S(R_i,R_j)大于λ，则认为两条数据R_i和R_j属于同一个人，从而实现患者身份的识别。本发明能提升患者主索引识别的效率和成功率。

主权项

1.一种基于患者生物信息的身份识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：社会属性特征匹配；通过社会属性特征匹配，获取待识别的患者数据Ri与患者身份数据库中的其它任意一条数据Rj的相似度权重W(Ri,Rj)；步骤2：生物属性特征匹配与身份识别；通过生物属性特征匹配，获取待识别的患者数据Ri与患者身份数据库中的其它任意一条数据Rj的相似度Sim(Ri,Rj)；由相似度权重W(Ri,Rj)和相似度Sim(Ri,Rj)进行加权计算，得到Ri和Rj的综合相似度S(Ri,Rj)；将S(Ri,Rj)与设定阈值λ进行比较；若S(Ri,Rj)大于或等于λ，则认为两条数据Ri和Rj属于同一个人，从而实现患者身份的识别；所述步骤1社会属性特征匹配包括以下步骤：1.1)数据预处理；对患者身份数据库中的数据进行预处理，以统一数据格式；1.2)对于患者身份数据库中的每一条数据，进行社会属性特征筛选；将患者社会属性特征按照可信度分为两个等级，分别是一级特征和二级特征：一级特征为基本不变的信息，包括姓、名、性别、身份证号、出生日期；二级特征为变化频率较低的信息，包括电话号码、手机号码、居住地址、户口地址和邮编；1.3)将待识别的患者数据与患者身份数据库中的其它所有数据进行一级特征匹配；将患者身份数据库中与待识别的患者数据一级特征匹配成功的所有数据组成一级成功匹配记录集，记为Set(I)；Set(I)中的每一条数据与待识别的患者数据的相关性权重设置为w1；将患者身份数据库中未与待识别的患者数据一级特征匹配成功的所有数据组成一级未成功匹配记录集，进入1.4)；1.4)将待识别的患者数据与一级未成功匹配记录集中的所有数据逐条进行二级特征匹配；将一级未成功匹配记录集中与待识别的患者数据二级特征匹配成功的所有数据组成二级成功匹配记录集，记为Set(II)；Set(II)中的每一条数据与待识别的患者数据的相关性权重设置为w2；将一级未成功匹配记录集中未与待识别的患者数据二级特征匹配成功的剩余所有数据组成二级未成功匹配记录集，记为Set(III)；Set(III)中的每一条数据与待识别的患者数据的相关性权重设置为w3；其中w1＞w2＞w3；由w1、w2和w3得到待识别的患者数据Ri与患者身份数据库中的其它任意一条数据Rj的相似度权重W(Ri,Rj)。