[發明專利]醫學知識圖譜的構建方法、裝置及輔助診斷方法

有效

• 申請號: 201710317878.1
• 申請日: 2017-05-08
• 公開（公告）號: CN107145744B
• 公開（公告）日: 2018-03-02
• 發明（設計）人: 丁帥;胡世康;楊善林;孫曉;范雯娟;王浩
• 申請（專利權）人: 合肥工業大學
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20;G06F17/30
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司11002
• 代理人: 王瑩

1.一種醫學知識圖譜的構建方法，其特征在于，包括：

收集醫學數據庫中的數據，構建用戶詞典；

根據所述用戶詞典和停止詞詞庫，對電子病歷數據進行處理；

將處理后的數據通過條件隨機場模型機器學習的方法進行命名實體識別；

將識別的各個實體建立關聯關系；

根據各個實體以及各個實體之間的關聯關系，建立醫學知識圖譜；

使用相關的醫學語言處理技術對電子病歷的數據進行處理，或對電子病歷的數據進行文本分詞，去除停止詞處理；

通過處理后的診斷數據得到疾病實體，通過處理后的體檢數據得到體征實體，根據處理后的患者主訴數據得到癥狀實體，根據處理意見數據得到處理實體，根據科室信息得到科室實體；

對疾病實體，分別與癥狀實體、體征實體、處理實體、科室實體建立關聯關系；

其中，所述關聯關系強度采用以下公式：

Z＝x/y

其中，y表示某項疾病的病歷份數，x表示某項疾病的病歷中目標實體出現的總次數，所述目標實體為癥狀實體、體征實體、處理實體、科室實體中的任一個。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據各個實體以及各個實體之間的關聯關系，建立醫學知識圖譜，具體包括：

將處理后的實體依據關聯關系形成的實體對及其相應的關聯關系強度值導入Neo4j圖形數據庫，并可視化，生成所述醫學知識圖譜。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

根據當前獲取的患者診斷結果和患者主訴及檢查數據，對相應實體之間的關聯強度進行實時更新。

4.一種基于權利要求1-3任一項所述方法構建的醫學知識圖譜的輔助查詢方法，其特征在于，包括：

獲取患者的主訴數據和檢查數據；

對所述主訴數據和檢查數據進行預處理，得到患者的癥狀實體和體征實體構成的集合；

在醫學知識圖譜中查找與所述癥狀實體和體征實體相關聯的疾病實體集合；

根據所述疾病實體集合和每個疾病實體所對應的癥狀實體與體征實體構成的集合，分別計算每個疾病實體在其對應的癥狀實體與體征實體構成的集合下的后驗概率；

輸出后驗概率最大的疾病實體及其關聯節點對應的數據。