[發(fā)明專利]基于共現(xiàn)關(guān)系的項(xiàng)目組合挖掘方法及相關(guān)設(shè)備在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010893345.X | 申請(qǐng)日: | 2020-08-31 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN111986815A | 公開(kāi)(公告)日: | 2020-11-24 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 盛建為;周全 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 平安醫(yī)療健康管理股份有限公司 |
| 主分類號(hào): | G16H50/70 | 分類號(hào): | G16H50/70;G16H10/60;G16H20/10 |
| 代理公司: | 北京市京大律師事務(wù)所 11321 | 代理人: | 姚維 |
| 地址: | 200001 上海市黃浦*** | 國(guó)省代碼: | 上海;31 |
| 權(quán)利要求書(shū): | 查看更多 | 說(shuō)明書(shū): | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 基于 關(guān)系 項(xiàng)目 組合 挖掘 方法 相關(guān) 設(shè)備 | ||
1.一種基于共現(xiàn)關(guān)系的項(xiàng)目組合挖掘方法,其特征在于,所述基于共現(xiàn)關(guān)系的項(xiàng)目組合挖掘方法包括:
獲取臨床數(shù)據(jù),并提取所述臨床數(shù)據(jù)中的病歷數(shù)據(jù),其中所述病歷數(shù)據(jù)包括至少兩個(gè)診斷單;
對(duì)所述病歷數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,將診斷結(jié)果屬于相同病種的診斷單進(jìn)行聚類,并從聚類后的診斷單中提取出對(duì)應(yīng)病種的所有病案、每個(gè)病案對(duì)應(yīng)的治療項(xiàng)目;
以所有治療項(xiàng)目作為圖節(jié)點(diǎn),構(gòu)建各所述圖節(jié)點(diǎn)之間的初始共現(xiàn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò),得到項(xiàng)目共現(xiàn)關(guān)系圖;
通過(guò)預(yù)置項(xiàng)目組合挖掘模型,對(duì)所述項(xiàng)目共現(xiàn)關(guān)系圖中的初始共現(xiàn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行簡(jiǎn)化處理,得到網(wǎng)絡(luò)關(guān)系結(jié)構(gòu),并基于所述網(wǎng)絡(luò)關(guān)系結(jié)構(gòu)調(diào)整所述項(xiàng)目共現(xiàn)關(guān)系圖,得到完全子圖;
基于所述完全子圖中圖節(jié)點(diǎn)之間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,生成與所述病種對(duì)應(yīng)的治療項(xiàng)目組合數(shù)據(jù)集。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于共現(xiàn)關(guān)系的項(xiàng)目組合挖掘方法,其特征在于,所述以所有治療項(xiàng)目作為圖節(jié)點(diǎn),構(gòu)建各所述圖節(jié)點(diǎn)之間的初始共現(xiàn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò),得到項(xiàng)目共現(xiàn)關(guān)系圖包括:
從所有治療項(xiàng)目中隨機(jī)選擇一個(gè)治療項(xiàng)目作為主節(jié)點(diǎn),遍歷其余的治療項(xiàng)目,并與每個(gè)治療項(xiàng)目形成項(xiàng)目組合;
計(jì)算所述項(xiàng)目組合在所述病歷數(shù)據(jù)同時(shí)出現(xiàn)的概率;
判斷所述概率是否滿足初始共現(xiàn)條件;
若滿足,則在所述項(xiàng)目組合之間添加一條邊,形成初始共現(xiàn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò);
在所有項(xiàng)目組合完成邊添加后,輸出項(xiàng)目共現(xiàn)關(guān)系圖。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于共現(xiàn)關(guān)系的項(xiàng)目組合挖掘方法,其特征在于,所述項(xiàng)目組合包括第一治療項(xiàng)目和第二治療項(xiàng)目,所述計(jì)算所述項(xiàng)目組合在所述病歷數(shù)據(jù)同時(shí)出現(xiàn)的概率包括:
統(tǒng)計(jì)所述病歷數(shù)據(jù)中所述第一治療項(xiàng)目和第二治療項(xiàng)目在同一診斷單中同時(shí)出現(xiàn)的第一次數(shù),以及所述第一治療項(xiàng)目在診斷單中單獨(dú)出現(xiàn)的第二次數(shù)和所述第二治療項(xiàng)目在診斷單中單獨(dú)出現(xiàn)的第三次數(shù);
根據(jù)所述第一次數(shù)和第二次數(shù),計(jì)算所述項(xiàng)目組合相對(duì)于所述第一治療項(xiàng)目的第一出現(xiàn)概率;
根據(jù)所述第一次數(shù)和第三次數(shù),計(jì)算所述項(xiàng)目組合相對(duì)于所述第二治療項(xiàng)目的第二出現(xiàn)概率。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于共現(xiàn)關(guān)系的項(xiàng)目組合挖掘方法,其特征在于,所述判斷所述概率是否滿足共現(xiàn)關(guān)系構(gòu)建條件包括:
將所述第一出現(xiàn)概率和第二出現(xiàn)概率,分別與初始共現(xiàn)條件進(jìn)行比較;
若所述第一出現(xiàn)概率和所述第二出現(xiàn)概率同時(shí)滿足所述初始共現(xiàn)條件,則確定所述項(xiàng)目組合為同一病種的綁定治療項(xiàng)目;
若所述第一出現(xiàn)概率和所述第二出現(xiàn)概率中至少存在一個(gè)不滿足所述初始共現(xiàn)條件,則確定所述項(xiàng)目組合為同一病種的非綁定治療項(xiàng)目。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于共現(xiàn)關(guān)系的項(xiàng)目組合挖掘方法,其特征在于,所述通過(guò)預(yù)置項(xiàng)目組合挖掘模型,對(duì)所述項(xiàng)目共現(xiàn)關(guān)系圖中的初始共現(xiàn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行簡(jiǎn)化處理,得到網(wǎng)絡(luò)關(guān)系結(jié)構(gòu)包括:
提取所述項(xiàng)目共現(xiàn)關(guān)系圖中第一圖節(jié)點(diǎn)與其他圖節(jié)點(diǎn)的概率,分別與預(yù)設(shè)的權(quán)重值進(jìn)行比較,其中所述第一圖節(jié)點(diǎn)為當(dāng)前選擇簡(jiǎn)化的圖節(jié)點(diǎn),所述其他節(jié)點(diǎn)為除去第一圖節(jié)點(diǎn)之外的圖節(jié)點(diǎn),所述權(quán)重值為同時(shí)使用兩個(gè)醫(yī)療項(xiàng)目數(shù)據(jù)的病案數(shù)與總病案數(shù)的比例;
若低于所述權(quán)重值,則將對(duì)應(yīng)的邊從所述第一圖節(jié)點(diǎn)上刪除;
在所述項(xiàng)目共現(xiàn)關(guān)系圖中所有的圖節(jié)點(diǎn)均完成比較后,輸出網(wǎng)絡(luò)關(guān)系結(jié)構(gòu)。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于共現(xiàn)關(guān)系的項(xiàng)目組合挖掘方法,其特征在于,所述基于所述網(wǎng)絡(luò)關(guān)系結(jié)構(gòu)調(diào)整所述項(xiàng)目共現(xiàn)關(guān)系圖,得到完全子圖包括:
遍歷所有圖節(jié)點(diǎn),篩選出零度節(jié)點(diǎn),并將所述零度節(jié)點(diǎn)從所述初始共現(xiàn)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)中刪除,其中,所述零度節(jié)點(diǎn)為其自身與任何圖節(jié)點(diǎn)都沒(méi)有邊的圖節(jié)點(diǎn);
隨機(jī)選擇N個(gè)圖節(jié)點(diǎn),并計(jì)算由所述N個(gè)圖節(jié)點(diǎn)組成的局部關(guān)系圖的總邊數(shù);
判斷所述總邊數(shù)是否等于邊數(shù)閾值,其中所述邊數(shù)閾值等于N*(N-1)/2,N大于等于2;
若等于,則確定所述布局關(guān)系圖為完全子圖。
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