CN110675927A - 一种基于大数据的病情检索方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于大数据的病情检索方法,方法包括以下步骤:S1:通过大数据技术进行病情症状收集,形成病情库;S2:提取症状中的关键字;S3:在步骤S2中,将关键字形成关键字组,在关键字组内进行排序;S4:在步骤S3中,输入字符,根据字符检索关键字组,按照相似度进行病症排序;S5:将相应的病症依次进行呈现。本发明具有准确性强、自由度高、快捷高效的优点。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,具体涉及一种基于大数据的病情检索方法。
背景技术
在现阶段的社会压力和节奏下,人们忙于工作,很难得到一个健康系统养生保健体系,所以也不会注重身体的状况,在身体发生轻微不适或不舒服的情况下不会得到注意,引起严重的病情。
现阶段,尤其是年轻人,不会进行定期体检,身体不舒服的请详细下,首选不是去医院,而是在网上进行检索,自己为自己进行诊断,这样既不能够准确的对病情进行判断,还容易被没有资质的医院进行误导,延误了就诊时机,现阶段网络上没有准确的病情检索方式,且由于病情所体现出的症状类似,需要借助专业设备才能确诊,因此自诊只能够确定大方向。
发明内容
针对上述现有技术的不足,本发明所要解决的技术问题是:如何提供一种准确性强、自由度高、快捷高效的基于大数据的病情检索方法。
为了解决上述技术问题,本发明采用了如下的技术方案:
一种基于大数据的病情检索方法,该方法包括以下步骤:
S1:通过大数据技术进行病情症状收集,形成病情库;
S2:提取症状中的关键字;
S3:在步骤S2中,将关键字形成关键字组,在关键字组内进行排序;
S4:在步骤S3中,输入字符,根据字符检索关键字组,按照相似度进行病症排序;
S5:将相应的病症依次进行呈现。
进一步的,步骤S1中简历的收集,应用大数据技术在医学书籍、杂志论文、医学声明方面进行收集。
进一步的,其特征在于,步骤S2中关键字的提取包括以下步骤:
A1:对症状中的文字进行分词处理,简历分词组;
A2:建立数据清洗库,对症状中常用的描述性分词进行统计,对分词组中描述性分词进行清洗;
A3:运用PMI算法处理A2中剩余的分词组,确定先关语义,与进行对比确定分类。
进一步的,步骤S3中,关键字组的顺序为X1﹥X2﹥X3,其中1.2.3为病症中的重要度依次递减。
进一步的,步骤S4中,相似度为字符中与关键字组分词的相同数。
本发明的有益效果为:本发明将能够收集并建立病症库,搜集的病症库包含专业的医学资料,医学著作等,可靠度高,简化了医学性描述,在关键词中与搜索字符进行匹配,能够在众多关键字组中进行分词匹配,可以选择出最合适的,匹配度最高的病症,进行呈现。本发明在基于医学可靠性的前提下,根据大数据技术,做出统筹和整合,保障检索的病情与患者自身的相似度,做出专业得到就诊计划,配合医院先进的检查设备,保障医患之间的有效沟通,提升了就医效率。
附图说明
图1为本发明一种基于大数据的病情检索方法一实施方式的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的详细说明。
如图1所示,一种基于大数据的病情检索方法,该方法包括以下步骤:
S1:通过大数据技术进行病情症状收集,形成病情库;
S2:提取症状中的关键字;
S3:在步骤S2中,将关键字形成关键字组,在关键字组内进行排序;
S4:在步骤S3中,输入字符,根据字符检索关键字组,按照相似度进行病症排序;
S5:将相应的病症依次进行呈现。
进一步的,步骤S1中简历的收集,应用大数据技术在医学书籍、杂志论文、医学声明方面进行收集。
进一步的,其特征在于,步骤S2中关键字的提取包括以下步骤:
A1:对症状中的文字进行分词处理,简历分词组;
A2:建立数据清洗库,对症状中常用的描述性分词进行统计,对分词组中描述性分词进行清洗;
A3:运用PMI算法处理A2中剩余的分词组,确定先关语义,与进行对比确定分类。
进一步的,步骤S3中,关键字组的顺序为X1﹥X2﹥X3,其中1.2.3为病症中的重要度依次递减。
进一步的,步骤S4中,相似度为字符中与关键字组分词的相同数。
本发明的有益效果为:本发明将能够收集并建立病症库,搜集的病症库包含专业的医学资料,医学著作等,可靠度高,简化了医学性描述,在关键词中与搜索字符进行匹配,能够在众多关键字组中进行分词匹配,可以选择出最合适的,匹配度最高的病症,进行呈现。本发明在基于医学可靠性的前提下,根据大数据技术,做出统筹和整合,保障检索的病情与患者自身的相似度,做出专业得到就诊计划,配合医院先进的检查设备,保障医患之间的有效沟通,提升了就医效率。
最后应说明的是:以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解;其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明实施例技术方案的范围,其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
Claims (5)
1.一种基于大数据的病情检索方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:
S1:通过大数据技术进行病情症状收集,形成病情库;
S2:提取症状中的关键字;
S3:在步骤S2中,将关键字形成关键字组,在关键字组内进行排序;
S4:在步骤S3中,输入字符,根据字符检索关键字组,按照相似度进行病症排序;
S5:将相应的病症依次进行呈现。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的病情检索方法,其特征在于,步骤S1中简历的收集,应用大数据技术在医学书籍、杂志论文、医学声明方面进行收集。
3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的病情检索方法,其特征在于,步骤S2中关键字的提取包括以下步骤:
A1:对症状中的文字进行分词处理,简历分词组;
A2:建立数据清洗库,对症状中常用的描述性分词进行统计,对分词组中描述性分词进行清洗;
A3:运用PMI算法处理A2中剩余的分词组,确定先关语义,与进行对比确定分类。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的病情检索方法,其特征在于,步骤S3中,关键字组的顺序为X1﹥X2﹥X3,其中1.2.3为病症中的重要度依次递减。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的病情检索方法,其特征在于,步骤S4中,相似度为字符中与关键字组分词的相同数。
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