[發(fā)明專利]一種疾病預測方法及裝置

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911066101.8
• 申請日: 2019-11-04
• 公開（公告）號: CN111063430A
• 公開（公告）日: 2020-04-24
• 發(fā)明（設計）人: 李冬;周杰
• 申請（專利權(quán)）人: 珠海健康云科技有限公司
• 主分類號: G16H50/20
• 分類號: G16H50/20
• 代理公司: 廣州嘉權(quán)專利商標事務所有限公司 44205
• 代理人: 鄭晨鳴

本發(fā)明公開了一種疾病預測方法，包括：接收疾病預測請求，所述疾病預測請求攜帶待預測病例信息，所述待預測病例信息至少包括待預測病例的癥狀；將所述待預測病例的癥狀與預設病例庫的癥狀進行匹配，若匹配成功，則對所述待預測病例的癥狀進行One?Hot編碼；通過預設疾病預測模型對編碼后的待預測病例的癥狀進行疾病概率計算，得到至少一種預測疾病的概率值；獲取概率值大于預設閾值的預測疾病，將對應的預測疾病進行One?Hot解碼，得到預測疾病實體列表。本發(fā)明能夠讓普通用戶不依賴專業(yè)醫(yī)學知識而根據(jù)自己的癥狀表現(xiàn)，來初步判斷自己可能患的疾病，也可以通過預測結(jié)果來確定自己能夠去哪個科室掛號進行進一步診斷診療。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及醫(yī)療技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種疾病預測方法及裝置。

背景技術(shù)

目前在各個互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)療平臺，面向于非醫(yī)學專業(yè)人士使用的自診工具，大概分為兩類。

類一：人工從病理醫(yī)學知識書籍中提取疾病實體以及其臨床表現(xiàn)。并在帶有關(guān)系鏈接的存儲介質(zhì)(系統(tǒng)，如：SQL數(shù)據(jù)庫、三元組庫、帶權(quán)樹)上進行存儲；以醫(yī)學學科專業(yè)人員對癥狀到疾病的關(guān)系權(quán)值進行主觀預設；根據(jù)用戶給出的臨床癥狀實體進行初步預測的時候，對關(guān)系數(shù)據(jù)系統(tǒng)進行常規(guī)的AND\OR\XOR等邏輯運算；得到用戶給出的臨床癥狀實體到各個疾病實力的權(quán)值總和排序后的列表。

類二：對醫(yī)學知識書籍中的段落進行摘取，并將其建立搜索引擎索引(例如基于LUCENE搜索引擎、elastic搜索引擎等)；根據(jù)用戶給出的臨床癥狀實體列表，基于對應搜索引擎檢索語法規(guī)則構(gòu)建檢索語句(對臨床癥狀實體詞進行提權(quán))，并進行檢索；得到檢索結(jié)果后，選擇檢索分數(shù)最大的幾個段落進行疾病實體抽取；對抽取到的疾病實體進行統(tǒng)計加權(quán)等累積，給出可能疾病的列表。

對于第一類的技術(shù)，類似于知識關(guān)系圖構(gòu)建的方式，由于臨床癥狀到疾病的關(guān)系圖中，權(quán)值都是醫(yī)學專業(yè)人員根據(jù)自己的主觀知識意識給出的。所以結(jié)果往往很依賴數(shù)據(jù)采集人員對疾病癥狀的主觀認知，主觀性過強，對用戶給出的臨床癥狀進行預測的時候，結(jié)果往往偏差比較遠。其次，由于數(shù)據(jù)來源于專業(yè)醫(yī)學書籍，疾病實體以及臨床癥狀實體過于專業(yè)化，涉及到很多專業(yè)的癥狀詞以及疾病詞普通用戶使用門檻會很高。

對于第二類的技術(shù)，高度依賴于搜索引擎。雖然避免了專業(yè)醫(yī)學人員數(shù)據(jù)整理時的主觀性，但是由于搜索引擎基本屬于語句相似度算法而不是語義相似度算法，所以會出現(xiàn)因為干擾詞語導致的結(jié)果不對。并且跟第一類一樣，會讓用戶的使用門檻較高。

發(fā)明內(nèi)容

為至少解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題之一，本發(fā)明的目的在于提供一種疾病預測方法及裝置，降低用戶使用門檻，提高預測準確度。

本發(fā)明解決其問題所采用的技術(shù)方案第一方面提供了一種疾病預測方法，包括：

接收疾病預測請求，所述疾病預測請求攜帶待預測病例信息，所述待預測病例信息至少包括待預測病例的癥狀；

將所述待預測病例的癥狀與預設病例庫的癥狀進行匹配，若匹配成功，則對所述待預測病例的癥狀進行One-Hot編碼；

通過預設疾病預測模型對編碼后的待預測病例的癥狀進行疾病概率計算，得到至少一種預測疾病的概率值；

獲取概率值大于預設閾值的預測疾病，將對應的預測疾病進行One-Hot解碼，得到預測疾病實體列表。

本發(fā)明技術(shù)方案第二方面提供了一種疾病預測裝置，包括：

預測請求接收模塊，用于接收疾病預測請求，所述疾病預測請求攜帶待預測病例信息，所述待預測病例信息至少包括待預測病例的癥狀；

癥狀匹配模塊，用于將所述待預測病例的癥狀與預設病例庫的癥狀進行匹配，

編碼模塊，用于當所述待預測病例的癥狀與預設病例庫的癥狀匹配成功時，對所述待預測病例的癥狀進行One-Hot編碼；