[发明专利]平行智能病例推荐模型的建模方法有效
| 申请号： | 201611255643.6 | 申请日： | 2016-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN107656952B | 公开（公告）日： | 2019-10-11 |
| 发明（设计）人： | 娄乾;施小博;国元元;王飞跃;尚永涛 | 申请（专利权）人： | 青岛中科慧康科技有限公司;青岛智能产业技术研究院 |
| 主分类号： | G06F16/332 | 分类号： | G06F16/332;G06F16/35;G06F16/36;G16H10/60;G16H50/70 |
| 代理公司： | 青岛清泰联信知识产权代理有限公司 37256 | 代理人： | 梁春艳 |
| 地址： | 266109 山东省青岛*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种平行智能病例推荐模型的建模方法，其步骤如下：从电子病例数据库中获取已有的患者病例，对患者病例进行去噪处理、聚类处理、分词处理后，建立患者病例语料数据库；定义TFIDFi,j表示一个字或词语在患者病例语料数据库中的一份病例的重要程度，根据TFIDFi,j建立LSI向量空间模型，同时根据患者病例语料数据库中的所有字和词语建立BOW词袋模型；通过LSI向量空间模型和BOW词袋模型计算患者病例语料数据库中的历史病例向量和待处理病例向量；计算历史患者病例间的余弦相似度，并进行存储；计算待处理病例向量与历史患者病例向量之间的余弦相似度，根据余弦相似度寻找待处理病例的相似病例。采用本发明方法建立的模型的准确性高、误差小，推荐结果质量高。 | ||
| 搜索关键词： | 平行 智能 病例 推荐 模型 建模 方法 | ||
【主权项】：
1.一种平行智能病例推荐模型的建立方法，其特征在于，含有以下步骤：步骤1：从电子病例数据库中获取已有的患者病例，对患者病例进行去噪处理后，对患者病例中的检验检查指标数据进行聚类处理，并同时将患者病例中的文本信息进行分词处理，获得患者病例数据，根据获得的患者病例数据建立患者病例语料数据库；步骤2：定义TFIDFi,j表示一个字或词语在患者病例语料数据库中的一份病例的重要程度，按照下述公式计算TFIDFi,j：TFIDFi,j＝TFi,j×IDFi式中，TFi,j表示患者病例语料数据库的词频，指一个字或词语在一份病例中出现的频率；IDFi表示患者病例语料数据库的逆向文件频率，指一个字或词语普遍重要性的度量；i表示一份病例中一个语句所在的行，j表示一份病例中一个字或词语所在的列；根据TFIDFi,j建立LSI向量空间模型；同时根据患者病例语料数据库中的所有字和词语建立BOW词袋模型；通过LSI向量空间模型和BOW词袋模型计算患者病例语料数据库中的历史病例向量和待处理病例向量；步骤3：计算患者病例语料数据库中的每一个历史患者病例向量与其他病例向量的余弦相似度，并进行存储；计算待处理病例向量与患者病例语料数据库中历史患者病例向量之间的余弦相似度，根据余弦相似度寻找待处理病例的相似病例。
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