CN106846210A - 一种基于患者诊疗信息的病友推荐系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于患者诊疗信息的病友推荐系统，包括管理模块，对医院和疾病信息数据进行维护和管理，对医院针对疾病关键信息的权重配比；数据产生模块，对数据的新增及更新，主动的通过互联网搜集各种疾病数据、医院数据；数据自完善模块，对数据自我矫正，根据患者用户行为的收集，对医院的关键权重比进行优化及更正，大数据分析医院优劣；推荐医院算法模块，对疾病的相关就诊医院的结果计算及排序；展示模块，向用户展示使用界面及处理结果，在客户端将从后台反馈的数据展示给用户。通过对海量疾病数据的收集、判断、矫正和分析；以及对医院疾病数据的收集、判断、矫正和分析；根据患者所选择的某一疾病，做出具有针对性的优秀水平的医院推荐。

Description

一种基于患者诊疗信息的病友推荐系统

技术领域

本发明涉及推荐系统技术领域，特别是基于患者诊疗信息的病友推荐系统。

背景技术

现在社会生活中，由于人类工作的细分细化，在不同领域上某些人会表现出异样的天赋或者术业专攻。其实不仅仅是人，各种公司、机构也是如此。各司其职，就像社会这台机器上的一个零件，组合起来为人类进步提供源源不断的动力。即便是在同一行业中，如医院，不同的医院也有不同的侧重点，从而导致专科医院以及特色科室的出现。

医疗中的医院方面，几乎每一个知名医院都有侧重的医疗领域，并在该领域有着独特的影响力。而作为一个自然人，所可能患有疾病是多种多样，是不确定的。每个人生病的时候都希望能够尽可能的去最擅长治疗该疾病的专科或综合医院。但由于现社会中的消息不对称性。患者很难在数以千计的医院中有效甄别并筛选擅长治疗该疾病的专科或综合医院，或者由于信息量的庞大，很大的影响了患者甄别、筛选医院的效率。但是面对这种情况，据我所知，目前市场上以及社会中并没有可以高效的帮助某一疾病患者甄别、筛选、推荐相对应擅长治疗该疾病的医院的工具。

现行的技术，只能是通过列出所有医院的信息，需要患者自己去主动去了解相对应的疾病信息，通过浏览、筛选和对比各个医院的信息，去做主观的判断，从而选择相对适合自己所患疾病的医院。

发明内容

本发明的目的是克服现有技术存在的不足，提供一种基于患者诊疗信息的病友推荐系统。

本发明是通过以下技术方案实现的：

一种基于患者诊疗信息的病友推荐系统，其特征在于：包括管理模块(3)、数据产生模块(5)、数据自完善模块(4)、推荐医院算法模块(2)以及展示模块(1)；

所述管理模块(3)，对医院和疾病信息数据进行维护和管理，对医院针对疾病关键信息的权重配比；

所述数据产生模块(5)，对数据的新增及更新，主动的通过互联网搜集各种疾病数据、医院数据；

所述数据自完善模块(4)，对数据自我矫正，根据患者用户行为的收集，对医院的关键权重比进行优化及更正，大数据分析医院优劣；

所述推荐医院算法模块(2)，对疾病的相关就诊医院的结果计算及排序；

所述展示模块(1)，向用户展示使用界面及处理结果，在客户端将从后台反馈的数据展示给用户。

进一步地，所述推荐医院算法模块(2)包括疾病信息处理模块(21)和医院信息处理模块(22)；

所述疾病信息处理模块(21)，结构化的对疾病数据中的关键数据进行判断和提取，疾病数据的关键数据使用在对处理过的医院数据进行匹配、计算；

所述医院信息处理模块(22)，对结构化的医院数据中的关键数据的判断和提取，医院数据的关键数据使用在对处理过的疾病数据进行匹配、计算，包括医院所擅长的是哪个医学专业领域，医院等级、医院所处地理位置信息的提取提炼。

进一步地，所述管理模块(3)，对管理员实现登录；管理员的新增以及各级管理权限控制；疾病科室信息的编辑，疾病所属科室信息的编辑功能；对医院数据的增删改查，医院科室信息的编辑；对采集到的数据进行审核，修改；对推荐医院的权重操作的审核、修改以及持久化，以及对推荐医院排序权重的算法修改；对由数据自完善模块产生的数据进行设置、审核、修改以及持久化操作；对日志以及异常情况数据的查询。

进一步地，所述数据产生模块(5)收集、集合网络上的疾病、医院信息数据,数据的定向采集根据既定的网页分析算法过滤无关的URL，保留有用的URL并将其放入采集队列,依据疾病以及医院的搜索策略从队列中选择下一步要采集的网页URL，并重复上述过程，直到达到既定条件时停止,同时，所有被采集的数据被存储，进行分析、过滤,并建立索引，以便查询和检索；对于数据的定向采集，所得到的分析结果对后续的抓取过程给出反馈和指导。

进一步地，所述数据产生模块(5),首先对采集目标的描述或定义：预先给定初始采集的种子样本，以及给定的数据源的分类目录和与分类目录对应的种子样本，配置数据采集规则，将需要采集的数据源批量保存到本地；

然后，对网页或数据的分析与过滤：通过模拟用户行为确定的采集目标样例，其中，网页特征包括数据源的内容特征以及数据源的的链接结构特征，并将其特征值保存并记录，特征用于分析；分析包括将以往已经采集过的数据源的过滤，以及判断数据源的URL获取；

继而，配置采集规则：将某个数据源的某个样本作为模板例子，设置要采集的数据块，符合模板的数据被按照规则解析；

最后，采集任务的执行：将采集程序和多个数据源的采集规则进行组合，一个采集程序对应多个数据源采集，组合后保存为一个采集任务，实现对结果的修正和存储进行配置。

本发明与现有技术相比，具有以下有益效果：本发明通过对海量疾病数据的收集、判断、矫正和分析；以及对医院疾病数据的收集、判断、矫正和分析；根据患者所选择的某一疾病，做出智能化的、具有针对性的对在该疾病领域有着优秀水平的医院推荐。解决用户在海量医院中选择难的问题；提高甄别、筛选效率；降低患者因主观意识理解偏差而引发的选择不当的医院的可能性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1为本发明的一种基于患者诊疗信息的病友推荐系统的流程架构示意图示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。

如图1所示，一种基于患者诊疗信息的病友推荐系统，包括管理模块3、数据产生模块5、数据自完善模块4、推荐医院算法模块2以及展示模块1；

管理模块3，对医院和疾病信息数据进行维护和管理，对医院针对疾病关键信息的权重配比；

数据产生模块5，对数据的新增及更新，主动的通过互联网搜集各种疾病数据、医院数据；

数据自完善模块4，对数据自我矫正，根据患者用户行为的收集，对医院的关键权重比进行优化及更正，大数据分析医院优劣；

推荐医院算法模块2，对疾病的相关就诊医院的结果计算及排序；

展示模块1，向用户展示使用界面及处理结果，在客户端将从后台反馈的数据展示给用户。

其中，推荐医院算法模块2包括疾病信息处理模块21和医院信息处理模块22；

疾病信息处理模块21，结构化的对疾病数据中的关键数据进行判断和提取，疾病数据的关键数据使用在对处理过的医院数据进行匹配、计算，包括疾病数据哪个医学专业领域，疾病所属科室提取提炼；

医院信息处理模块22，对结构化的医院数据中的关键数据的判断和提取，医院数据的关键数据使用在对处理过的疾病数据进行匹配、计算，包括医院所擅长的是哪个医学专业领域，医院等级、医院所处地理位置信息的提取提炼。

管理模块3，对管理员实现登录；管理员的新增以及各级管理权限控制；疾病科室信息的编辑，疾病所属科室信息的编辑功能；对医院数据的增删改查，医院科室信息的编辑；对采集到的数据进行审核，修改；对推荐医院的权重操作的审核、修改以及持久化，以及对推荐医院排序权重的算法修改；对由数据自完善模块产生的数据进行设置、审核、修改以及持久化操作；对日志以及异常情况数据的查询。

数据产生模块5收集、集合网络上的疾病、医院信息数据,数据的定向采集根据既定的网页分析算法过滤无关的URL，保留有用的URL并将其放入采集队列,依据疾病以及医院的搜索策略从队列中选择下一步要采集的网页URL，并重复上述过程，直到达到既定条件时停止,同时，所有被采集的数据被存储，进行分析、过滤,并建立索引，以便查询和检索；对于数据的定向采集，所得到的分析结果对后续的抓取过程给出反馈和指导；

首先对采集目标的描述或定义：预先给定初始采集的种子样本，以及给定的数据源的分类目录和与分类目录对应的种子样本，配置数据采集规则，将需要采集的数据源批量保存到本地；

然后，对网页或数据的分析与过滤：通过模拟用户行为确定的采集目标样例，其中，网页特征包括数据源的内容特征以及数据源的的链接结构特征，并将其特征值保存并记录，特征用于分析；分析包括将以往已经采集过的数据源的过滤，以及判断数据源的URL获取；

继而，配置采集规则：将某个数据源的某个样本作为模板例子，设置要采集的数据块，符合模板的数据被按照规则解析；

最后，采集任务的执行：将采集程序和多个数据源的采集规则进行组合，一个采集程序对应多个数据源采集，组合后保存为一个采集任务，实现对结果的修正和存储进行配置。

基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。尽管本发明就优选实施方式进行了示意和描述，但本领域的技术人员应当理解，只要不超出本发明的权利要求所限定的范围，可以对本发明进行各种变化和修改。

Claims (5)

1.一种基于患者诊疗信息的病友推荐系统，其特征在于：包括管理模块(3)、数据产生模块(5)、数据自完善模块(4)、推荐医院算法模块(2)以及展示模块(1)；

所述管理模块(3)，对医院和疾病信息数据进行维护和管理，对医院针对疾病关键信息的权重配比；

所述数据产生模块(5)，对数据的新增及更新，主动的通过互联网搜集各种疾病数据、医院数据；

所述数据自完善模块(4)，对数据自我矫正，根据患者用户行为的收集，对医院的关键权重比进行优化及更正，大数据分析医院优劣；所述推荐医院算法模块(2)，对疾病的相关就诊医院的结果计算及排序；

所述展示模块(1)，向用户展示使用界面及处理结果，在客户端将从后台反馈的数据展示给用户。

2.根据权利要求1所述的一种基于患者诊疗信息的病友推荐系统，其特征在于：所述推荐医院算法模块(2)包括疾病信息处理模块(21)和医院信息处理模块(22)；

所述疾病信息处理模块(21)，结构化的对疾病数据中的关键数据进行判断和提取，疾病数据的关键数据使用在对处理过的医院数据进行匹配、计算；

所述医院信息处理模块(22)，对结构化的医院数据中的关键数据的判断和提取，医院数据的关键数据使用在对处理过的疾病数据进行匹配、计算，包括医院所擅长的是哪个医学专业领域，医院等级、医院所处地理位置信息的提取提炼。

3.根据权利要求1所述的一种基于患者诊疗信息的病友推荐系统，其特征在于：所述管理模块(3)，对管理员实现登录；管理员的新增以及各级管理权限控制；疾病科室信息的编辑，疾病所属科室信息的编辑功能；对医院数据的增删改查，医院科室信息的编辑；对采集到的数据进行审核，修改；对推荐医院的权重操作的审核、修改以及持久化，以及对推荐医院排序权重的算法修改；对由数据自完善模块产生的数据进行设置、审核、修改以及持久化操作；对日志以及异常情况数据的查询。

4.根据权利要求1所述的一种基于患者诊疗信息的病友推荐系统，其特征在于：所述数据产生模块(5)收集、集合网络上的疾病、医院信息数据,数据的定向采集根据既定的网页分析算法过滤无关的URL，保留有用的URL并将其放入采集队列,依据疾病以及医院的搜索策略从队列中选择下一步要采集的网页URL，并重复上述过程，直到达到既定条件时停止,同时，所有被采集的数据被存储，进行分析、过滤,并建立索引，以便查询和检索；对于数据的定向采集，所得到的分析结果对后续的抓取过程给出反馈和指导。

5.根据权利要求1或4所述的一种基于患者诊疗信息的病友推荐系统，其特征在于：所述数据产生模块(5),首先对采集目标的描述或定义：预先给定初始采集的种子样本，以及给定的数据源的分类目录和与分类目录对应的种子样本，配置数据采集规则，将需要采集的数据源批量保存到本地；

然后，对网页或数据的分析与过滤：通过模拟用户行为确定的采集目标样例，其中，网页特征包括数据源的内容特征以及数据源的的链接结构特征，并将其特征值保存并记录，特征用于分析；分析包括将以往已经采集过的数据源的过滤，以及判断数据源的URL获取；继而，配置采集规则：将某个数据源的某个样本作为模板例子，设置要采集的数据块，符合模板的数据被按照规则解析；

最后，采集任务的执行：将采集程序和多个数据源的采集规则进行组合，一个采集程序对应多个数据源采集，组合后保存为一个采集任务，实现对结果的修正和存储进行配置。