[發明專利]一種應用于智慧醫療的大數據業務分析方法及系統

在審

• 申請號: 202211047026.2
• 申請日: 2022-08-30
• 公開（公告）號: CN115376668A
• 公開（公告）日: 2022-11-22
• 發明（設計）人: 廖敏杰;張翔;陳希希;林彤;方寶林;張弛;汪紅剛;鐘凱磊
• 申請（專利權）人: 溫州城市智慧健康有限公司
• 主分類號: G16H40/20
• 分類號: G16H40/20;G16H40/40;G06Q10/06
• 代理公司: 北京陽光天下知識產權代理事務所(普通合伙) 11671
• 代理人: 李滿紅

本發明公開了一種應用于智慧醫療的大數據業務分析方法,涉及醫療技術領域，包括以下步驟：步驟S1：獲取用戶原始醫療需求信息；步驟S2：將預處理的原始醫療需求信息與信息存儲庫中預先存儲的第一預設條件映射表達，確定用戶的原始醫療需求評價描述；步驟S3：獲取確定的原始醫療需求評價描述的文本相應的特征信息；步驟S4：針對原始醫療需求評價描述構建就診需求分析模型，將用戶的醫療需求評價描述文本輸入至就診需求分析模型，得到就診需求分析模型輸出的就診需求分析模型對應的優化的就診需求類型；步驟S5：根據優化的就診類型為用戶推薦合適的醫療需求項目；本發明能夠提高用戶就診咨詢分類推薦的準確性以及系統的響應以及分析效率。

技術領域

本發明涉及醫療技術領域，具體涉及一種應用于智慧醫療的大數據業務分析方法。

背景技術

目前傳統醫療系統存在著一些人數分配不均以及入院手續多等問題，隨著互聯網的發展，智慧醫療體系能夠解決傳統醫療系統面臨的醫院人數分配不均以及入院手續多等問題，智慧醫療系統一定程度上改善了醫療資源分布不均、方便用戶就醫，但也存在著一些問題，比如對用戶的醫療需求分析的準確性以及可靠性不高，不能給用戶推薦具體的有針對性的醫療項目服務等問題。

因此，急需對一種應用于智慧醫療的大數據業務分析方法及系統解決上述問題。

發明內容

有鑒于此，本發明提供一種應用于智慧醫療的大數據業務分析方法，以解決上述技術問題。

為實現上述目的，本發明提供如下技術方案：

一種應用于智慧醫療的大數據業務分析方法，包括以下步驟：

步驟S1：獲取用戶原始醫療需求信息；

步驟S2：將預處理的原始醫療需求信息與信息存儲庫中預先存儲的第一預設條件映射表達，確定用戶的原始醫療需求評價描述；

步驟S3：獲取確定的原始醫療需求評價描述的文本相應的特征信息；

步驟S4：針對原始醫療需求評價描述構建就診需求分析模型，將用戶的醫療需求評價描述文本輸入至就診需求分析模型，得到就診需求分析模型輸出的就診需求分析模型對應的優化的就診需求類型。

步驟S5：根據優化的就診類型為用戶推薦合適的醫療需求項目。

進一步地，該應用于智慧醫療的大數據業務分析方法，還包括：輸出調用的服務結果并向用戶展示服務結果。

進一步地，所述獲取確定的原始醫療需求評價描述的文本相應的特征信息，包括以下步驟：獲取確定的原始醫療需求評價描述的原始醫療需求文本信息，并對原始醫療需求文本信息進行預處理，得到預處理后的原始醫療文本信息；通過改進的互信息方法提取預處理后的文本數據中相應的特征值，并將得到的特征值進行降序排列，篩選m個詞，得到原始文本特征集；計算預處理后原始醫療文本中每個詞的關聯規則，并以關聯規則去除原始文本特征集中冗余特征，確定原始醫療需求的特征。

進一步地，所述構建醫療分析模型包括以下步驟：將用戶的特征信息輸入卷積層中進行處理，獲得卷積結果；將卷積結果輸入關系層和池化層進行處理，獲取關系結果和池化結果；通過拼接將關系結果和池化結果進行拼接并輸出，獲得就診需求分析結果。

更進一步地，還包括：獲取用戶樣本醫療需求評價描述信息對應的訓練特征；將訓練特征信息輸入初始的就診需求分析模型中，獲取樣本醫療需求評價描述文本的訓練就診需求分析結果；根據訓練就診需求分析結果及樣本醫療需求評價描述文本的標注結果，確定初始就診需求分析模型中的模型損失；根據模型損失，調整初始就診需求分析模型中的參數權值，確定優化的就診需求分析模型。