[發明專利]一種基于醫學知識圖譜的醫學點數字數據推薦算法

在審

• 申請號: 202210244095.6
• 申請日: 2022-03-14
• 公開（公告）號: CN114328979A
• 公開（公告）日: 2022-04-12
• 發明（設計）人: 段小霞;吳嘉瑞;趙鄭;于言言
• 申請（專利權）人: 北京澤橋醫療科技股份有限公司
• 主分類號: G06F16/36
• 分類號: G06F16/36;G06F16/332;G06F16/9537;G06F40/194;G06F40/30;G16H10/60;G16H50/70
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• 代理人: 暫無信息

1.一種基于醫學知識圖譜的醫學點數字數據推薦算法，其特征在于，包括以下步驟：

S1、構建醫學知識圖譜的數據集；

S2、在患者進入醫院前進行信息采集，提取患者信息的關鍵字；

S3、通過關鍵字匹配數據推薦算法將關鍵字輸入醫學知識圖譜數據集中，包括以下姿態：

姿態一、輸出匹配信號，則鍵出知識圖譜數據傳送到患者手機內，生成數據推薦路線，指引患者根據步驟到醫學點就診，就診醫生可直接接收知識圖譜數據了解病情；

姿態二、輸出不匹配信號，則鍵出附近可就診的醫院信息。

2.根據權利要求1所述的基于醫學知識圖譜的醫學點數字數據推薦算法，其特征在于：所述S1中構建醫學知識圖譜的數據集包括以下步驟：

通過神經網絡模型識別醫學命名實體；

實體鏈接：計算實體提及和知識庫中實體的相似度，并基于相似度選擇特定實體提及的目標實體，將抽取的實體與知識庫中對應的實體進行鏈接；

利用語義關系抽取技術，可根據結構化的抽取結果自動生成知識圖譜，將生成的知識圖譜組成數據集。

3.根據權利要求2所述的基于醫學知識圖譜的醫學點數字數據推薦算法，其特征在于：所述語義關系抽取技術采用機器學習算法，包括以下步驟：

首先從文本中生成句法和語義等特征，以向量的形式呈遞給分類器，利用分類器判斷句子中實體對之間的關系，將醫學結構化。

4.根據權利要求1所述的基于醫學知識圖譜的醫學點數字數據推薦算法，其特征在于：所述S2中信息采集采用語音采集設備。

5.根據權利要求4所述的基于醫學知識圖譜的醫學點數字數據推薦算法，其特征在于：所述語音關鍵字提取采用語音轉換文字算法，包括以下步驟：

首先將語音采集設備采集的語音信息解析為更小的聲音單元，然后借助聲學模型及深度學習的數據模型，轉換為對應的文字，然后遍歷文字內容搜尋關鍵字。

6.根據權利要求1所述的基于醫學知識圖譜的醫學點數字數據推薦算法，其特征在于：所述S3中的生成數據推薦路線包括以下步驟：

先根據知識圖譜對應的科室制定問診步驟和就醫點的坐標位置，問診步驟包括：掛號、報道和就診的就醫點，定位患者當前位置，根據當前位置對下一個步驟對應就醫點的坐標位置進行導航指引，形成數據推薦路線圖。

7.根據權利要求1所述的基于醫學知識圖譜的醫學點數字數據推薦算法，其特征在于：所述S3中在輸出匹配信號時還包括優先級推薦算法，所述優先級推薦算法用于接收到多個匹配信號，識別多個匹配信號對應的科室，將多個科室在同一時間間隔內的問診患者的數量進行排序，優先選擇數量多的科室作為鍵出的知識圖譜數據。

8.根據權利要求1所述的基于醫學知識圖譜的醫學點數字數據推薦算法，其特征在于：所述S3中在輸出匹配信號時還包括排隊預測算法，所述排隊預測算法用于根據鍵出的知識圖譜確定患者待問診科室的排隊人數，根據排隊人數預測等待時間，表達式為：

其中，T為患者排隊等待時間，n為排隊人數，t為患者問診時長。