CN112541064A - 健康评测方法、装置、计算机设备及存储介质 - Google Patents

健康评测方法、装置、计算机设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112541064A
CN112541064A CN202011448078.1A CN202011448078A CN112541064A CN 112541064 A CN112541064 A CN 112541064A CN 202011448078 A CN202011448078 A CN 202011448078A CN 112541064 A CN112541064 A CN 112541064A
Authority
CN
China
Prior art keywords
medical record
keywords
record information
matching
information
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202011448078.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112541064B (zh
Inventor
柳耀斌
徐志德
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Lianren Healthcare Big Data Technology Co Ltd
Original Assignee
Lianren Healthcare Big Data Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Lianren Healthcare Big Data Technology Co Ltd filed Critical Lianren Healthcare Big Data Technology Co Ltd
Priority to CN202011448078.1A priority Critical patent/CN112541064B/zh
Priority claimed from CN202011448078.1A external-priority patent/CN112541064B/zh
Publication of CN112541064A publication Critical patent/CN112541064A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112541064B publication Critical patent/CN112541064B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/30—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of unstructured textual data
    • G06F16/33—Querying
    • G06F16/332—Query formulation
    • G06F16/3329—Natural language query formulation or dialogue systems
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/30—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for calculating health indices; for individual health risk assessment

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Medical Treatment And Welfare Office Work (AREA)

Abstract

本发明实施例公开了一种健康评测方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：从当前目标对象的病历信息中提取一个或多个关键字，并确定该一个或多个关键字对应的标签，从病历库中筛选出具有相同标签的参考病例，并确定每个参考病例的病历信息包含的该一个或多个关键字的匹配对象以及每个匹配对象在相应病历信息中的位置信息；根据该一个或多个关键字的匹配对象在每个参考病例的病历信息中的位置信息以及每个位置信息的预设权重，计算每个参考病例的评估分值；将评估分值最高的预设数量的参考病例的病历信息作为目标对象的评测结果。解决了现有技术无法让老年人直观地了解自身的健康状况的问题。

Description

健康评测方法、装置、计算机设备及存储介质
技术领域
本发明实施例涉及计算机软件领域，尤其涉及一种健康评测方法、装置、计算机设备及存储介质。
背景技术
随着我国老龄化进程的推进，老年人群的健康问题越来越成为社会的焦点。老年人的部分突发疾病是老年人长年累月的不良习惯造成的，突发疾病对于老年人的生活影响往往是快速且致命的。因此需要提供一种健康评测方法，让老年人直观地了解自身的健康状况。
发明内容
本发明实施例提供了一种健康评测方法、装置、计算机设备及存储介质，解决了现有技术无法让老年人直观地了解自身的健康状况的问题。
第一方面，本发明实施例提供了一种健康评测方法，包括：
从当前目标对象的病历信息中提取一个或多个关键字，并确定该一个或多个关键字对应的标签，所述标签包括目标对象所患疾病的标识信息；
从病历库中筛选出具有相同标签的参考病例，并确定每个参考病例的病历信息包含的该一个或多个关键字的匹配对象以及每个匹配对象在相应病历信息中的位置信息，所述位置信息为标题位置或正文位置；
根据该一个或多个关键字的匹配对象在每个参考病例的病历信息中的位置信息以及每个位置信息的预设权重，计算每个参考病例的评估分值；
将评估分值最高的预设数量的参考病例的病历信息作为目标对象的评测结果。
第二方面，本发明实施例还提供了一种健康评测装置，包括：
标签模块，用于从当前目标对象的病历信息中提取一个或多个关键字，并确定该一个或多个关键字对应的标签，所述标签包括目标对象所患疾病的标识信息；
定位模块，用于从病历库中筛选出具有相同标签的参考病例，并确定每个参考病例的病历信息包含的该一个或多个关键字的匹配对象以及每个匹配对象在相应病历信息中的位置信息，所述位置信息为标题位置或正文位置；
评估模块，用于根据该一个或多个关键字的匹配对象在每个参考病例的病历信息中的位置信息以及每个位置信息的预设权重，计算每个参考病例的评估分值；
输出模块，用于将评估分值最高的预设数量的参考病例的病历信息作为目标对象的评测结果。
第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如任意实施例所述的健康评测方法。
第四方面，本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如任意实施例所述的健康评测方法。
本发明实施例提供的健康评测方法的技术方案，从当前目标对象的病历信息中提取一个或多个关键字，并确定该一个或多个关键字对应的标签，标签包括目标对象所患疾病的标识信息；从病历库中筛选出具有相同标签的参考病例，并确定每个参考病例的病历信息包含的该一个或多个关键字的匹配对象以及每个匹配对象在相应病历信息中的位置信息，即从病历库中筛选出与目标对象具有相似健康状况的目标对象；根据该一个或多个关键字的匹配对象在每个参考病例的病历信息中的位置信息以及每个位置信息的预设权重，计算每个参考病例的评估分值，通过计算每个参考病例的评估分值确定每个参考病例与目标对象的健康状况的相似度；将评估分值最高的预设数量的参考病例的病历信息作为目标对象的评测结果，也就是将与目标对象的健康状况相似度最高的预设数量的参考病例的病历信息作为目标对象的评测结果，以使目标对象通过真实的病例来明确自己当前的健康状况，或者以后的健康状况，或者自己当前所患疾病的有效治疗手段或有效护理手段等，从而使目标对象正确地面对自身当下的健康状况。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图做一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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他的附图。
图1是本发明实施例一提供的健康评测方法的流程图；
图2是本发明实施例二提供的健康评测装置的结构框图；
图3是本发明实施例三提供的计算机设备的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，以下将参照本发明实施例中的附图，通过实施方式清楚、完整地描述本发明的技术方案，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。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例一
图1是本发明实施例一提供的健康评测方法的流程图。本实施例的技术方案适用于根据当前目标对象的病历信息的主要症状确定目标对象的评测结果的情况。该方法可以由本发明实施例提供的健康评测装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，并配置在计算机设备的处理器中应用。该方法具体包括如下步骤：
S101、从当前目标对象的病历信息中提取一个或多个关键字，并确定该一个或多个关键字对应的标签，标签包括目标对象所患疾病的标识信息。
其中，病历信息包括目标对象的既往病史、既往药方和住院信息。
其中，关键字为目标对象所患疾病的描述信息。比如，目标对象A患有心脏疾病，具体为心脏动脉血管狭窄，那么该疾病对应的关键字有：心脏、动脉血管和狭窄；再比如目标对象B也患有心脏疾病，比如心率不齐，那么该疾病对应的关键字为心率不齐。
在对当前目标对象进行健康评测时，先获取当前目标对象的病历信息，然后从该病历信息中提取一个或多个关键字，并确定该一个或多个关键字对应的标签，该标签即为目标对象对应的标签。
其中，标签至少包括目标对象所患疾病的标识信息。本实施例的标签优选还包括疾病类别标识和/或科室标识，其中，疾病类别为目标对象所患疾病在临床上的分类，比如心脑血管、泌尿等。在一个实施例中，标签的组成规则是：若干位科室编码+疾病类别编码+疾病名称编码。例如：101201301，其中前三位101是科室编码，中间位201为疾病类别编码，后三位301为疾病名称编码。
S102、从病历库中筛选出具有相同标签的参考病例，并确定每个参考病例的病历信息包含的该一个或多个关键字的匹配对象以及每个匹配对象在相应病历信息中的位置信息；位置信息为标题位置或正文位置。
其中，病历库用于存储接收的病历，其中每个病历均被设置有对应的标签。
在确定了目标对象对应的一个或多个关键字对应的标签之后，从病历库中筛选出具有相同标签的参考病例，并确定每个参考病例是否包含有该一个或多个关键字的匹配对象。如果参考病例包含该一个或多个关键字的匹配对象，还需确定每个关键字的匹配对象在对应病历信息中的位置信息。
其中，参考病例的筛选方法可选为，根据该一个或多个关键字以及预先存储的关键字与对应匹配对象的映射关系，确定每个参考病例的病历信息包含的该一个或多个关键字的匹配对象。
其中，匹配对象与对应关键字可能是同一描述词，也可能是同义词，或者是相近的描述词。可以理解的是，如果关键字与其匹配对象为同一描述词或同义词，那么二者是完全匹配的，如果关键字与其匹配对象为相近的描述词，那么二者是部分匹配。为此，本实施例为关键字与其匹配对象的匹配程度设置了至少两个等级，每个等级被赋予了相应的匹配系数，也就是说，不同的匹配程度对应不同的匹配系数。
其中，位置信息包括标题位置信息和正文位置信息，即每个关键字的匹配对象的位置信息要么是标题位置，要么是正文位置。
本实施例中，标题位置用于表示关键字的匹配对象至少在对应病历信息的标题中出现；正文位置用于表示关键字的匹配对象仅在对应病历信息的正文中出现。因此，匹配对象在相应病历信息中的位置信息的确定方法包括：在检测到当前匹配对象在参考病例的病历信息的标题和正文中均有出现时，则将当前匹配对象的位置信息标识为标题位置；在检测到当前匹配对象仅在参考病例的病历信息的正文出现时，则将当前匹配对象的位置信息标识为正文位置。
S103、根据该一个或多个关键字的匹配对象在每个参考病例的病历信息中的位置信息以及每个位置信息的预设权重，计算每个参考病例的评估分值。
通过以下公式计算当前关键字在当前参考病例的病历信息中的分值：
Mi＝Wi×Ci
通过以下公式计算每个参考病例的评估分值：
Figure BDA0002825572170000061
其中，Wi为标识为i的关键字的匹配对象的位置信息对应的预设权重，Ci为标识为i的关键字与对应匹配对象的匹配系数，Di为标识为i的关键字的匹配对象对应的常量系数，n为关键字的总数。可以理解的是，本实施例通过计算每个参考病例的评估分值确定每个参考病例与目标对象的健康状况的相似度。
为了进一步增大各个关键字的分值差异，本实施例优选通过以下公式计算当前关键字在当前参考病例的病历信息中的分值：
Mi＝Wi×Bi×Ci
通过以下公式计算每个参考病例的评估分值：
Figure BDA0002825572170000071
其中，Wi为标识为i的关键字的匹配对象的位置信息对应的预设权重，Bi为标识为i的关键字的匹配对象的位置信息对应的分值，Ci为标识为i的关键字与对应匹配对象的匹配系数，Di为标识为i的关键字的匹配对象对应的常量系数，n为关键字的总数。可以理解的是，在为不同位置信息赋予不同的预设权重的同时，再为不同位置信息赋予不同的分值，可以增大对应不同位置信息的关键字的分值差异，从而提高对应标题位置的关键字的分值，以及提高对应标题位置的关键字对评估结果的影响。
S104、将评估分值最高的预设数量的参考病例的病历信息作为目标对象的评测结果。
在确定了每个参考病例的评估分值之后，对所有参考病例的评估分值进行排序，并将分值最高的预设数量的参考病例的病历信息作为目标对象的评测结果。可以理解的是，作为目标对象评测结果的病历信息包含了医生对参考病例的既往病史的诊断信息、治疗建议，甚至还包括护理建议等。目标对象可以根据这些病历信息确定自身当前的健康状况位于参考病例的哪一个阶段，以及接下来的治疗方案或护理方案等。
其中，预设数量可以是一个或多个，实际使用过程中可以根据具体情况来确定，比如目标对象的请求内容。
可以理解的是，目标对象，特别是年龄较大的目标对象，可能同时患有多种疾病，在多种疾病并存时，往往需要其重点关注其中的一种或两种疾病，因为该一种或两种疾病对其以后的健康状况或生存质量的影响远远大于其他疾病的影响。鉴于此，在考虑了所有关键字的评估分值的同时，还需考虑主要疾病的关键字对其健康发展的影响。
为此，在一些实施例中，将每个参考病例对应的所有关键字的分值从大到小进行排序，以得到分值排序结果；通过以下公式计算排序结果中前j个分值对应的参考评估分值：
Figure BDA0002825572170000081
其中，j小于n；将评估分值最高的第一预设数量的参考病例作为第一候选病例集合；将一个或多个参考评估分值均对应相同关键字的病例从第一候选病例集合中筛选出来，以作为第二候选病例集合；将第二候选病例集合中评估分值最高的预设数量的参考病例的病历信息作为目标对象的评测结果。可以理解的是，该第二候选病例集合中的任一参考病例，不仅其所有关键字与目标对象的所有关键字相同，其主要关键字也与目标对象的主要关键字相同，这就使得其与目标对象的病历信息高度相似，因此目标对象的当前健康状况以及以后的健康发展状况会与第二候选病例集合中的参考病例非常相似。因此基于第二候选病例集合来确定目标对象的评测结果的准确性更高。
本发明实施例提供的健康评测方法的技术方案，从当前目标对象的病历信息中提取一个或多个关键字，并确定该一个或多个关键字对应的标签，标签包括目标对象所患疾病的标识信息；从病历库中筛选出具有相同标签的参考病例，并确定每个参考病例的病历信息包含的该一个或多个关键字的匹配对象以及每个匹配对象在相应病历信息中的位置信息，即从病历库中筛选出与目标对象具有相似健康状况的目标对象；根据该一个或多个关键字的匹配对象在每个参考病例的病历信息中的位置信息以及每个位置信息的预设权重，计算每个参考病例的评估分值，通过计算每个参考病例的评估分值确定每个参考病例与目标对象的健康状况的相似度；将评估分值最高的预设数量的参考病例的病历信息作为目标对象的评测结果，也就是将与目标对象的健康状况相似度最高的预设数量的参考病例的病历信息作为目标对象的评测结果，以使目标对象通过真实的病例来明确自己当前的健康状况，或者以后的健康状况，或者自己当前所患疾病的有效治疗手段或有效护理手段等，从而使目标对象正确地面对自身当下的健康状况。
实施例二
图2是本发明实施例提供的健康评测装置的结构框图。该装置用于执行上述任意实施例所提供的健康评测方法，该装置可选为软件或硬件实现。该装置包括：
标签模块11，用于从当前目标对象的病历信息中提取一个或多个关键字，并确定该一个或多个关键字对应的标签，所述标签包括目标对象所患疾病的标识信息；
定位模块12，用于从病历库中筛选出具有相同标签的参考病例，并确定每个参考病例的病历信息包含的该一个或多个关键字的匹配对象以及每个匹配对象在相应病历信息中的位置信息，所述位置信息为标题位置或正文位置；
评估模块13，用于根据该一个或多个关键字的匹配对象在每个参考病例的病历信息中的位置信息以及每个位置信息的预设权重，计算每个参考病例的评估分值；
输出模块14，用于将评估分值最高的预设数量的参考病例的病历信息作为目标对象的评测结果。
可选地，定位模块用于根据该一个或多个关键字以及预先存储的关键字与对应匹配对象的映射关系，确定每个参考病例的病历信息包含的该一个或多个关键字的匹配对象。
可选地，定位模块用于在检测到当前匹配对象在参考病例的病历信息的标题和正文中均有出现时，则将当前匹配对象的位置信息设置标题位置；
在检测到当前匹配对象仅在参考病例的病历信息的正文出现时，则将当前匹配对象的位置信息设置为正文位置。
可选地，评估模块用于通过以下公式计算当前关键字在当前参考病例的病历信息中的分值：
Mi＝Wi×Ci
通过以下公式计算每个参考病例的评估分值：
Figure BDA0002825572170000101
其中，Wi为标识为i的关键字的匹配对象的位置信息对应的预设权重，Ci为标识为i的关键字与对应匹配对象的匹配系数，Di为标识为i的关键字的匹配对象对应的常量系数，n为关键字的总数。
可选地，评估模块用于通过以下公式计算当前关键字在当前参考病例的病历信息中的分值：
Mi＝Wi×Bi×Ci
通过以下公式计算每个参考病例的评估分值：
Figure BDA0002825572170000111
其中，Wi为标识为i的关键字的匹配对象的位置信息对应的预设权重，Bi为标识为i的关键字的匹配对象的位置信息对应的分值，Ci为标识为i的关键字与对应匹配对象的匹配系数，Di为标识为i的关键字的匹配对象对应的常量系数，n为关键字的总数。
可选地，评估模块还用于将每个参考病例对应的所有关键字的分值从大到小进行排序，以得到分值排序结果；通过以下公式计算所述排序结果中前j个分值对应的参考评估分值：
Figure BDA0002825572170000112
其中，j小于n；相应的，输出模块还用于将评估分值最高的第一预设数量的参考病例作为第一候选病例集合；将一个或多个参考评估分值均对应相同关键字的参考病例从所述第一候选病例集合中筛选出来，以作为第二候选病例集合；将第二候选病例集合中评估分值最高的预设数量的参考病例的病历信息作为目标对象的评测结果。
本发明实施例提供的健康评测装置的技术方案，从当前目标对象的病历信息中提取一个或多个关键字，并确定该一个或多个关键字对应的标签；从病历库中筛选出具有相同标签的参考病例，并确定每个参考病例的病历信息包含的该一个或多个关键字的匹配对象以及每个匹配对象在相应病历信息中的位置信息，即从病历库中筛选出与目标对象具有相似健康状况的目标对象；根据该一个或多个关键字的匹配对象在每个参考病例的病历信息中的位置信息以及每个位置信息的预设权重，计算每个参考病例的评估分值，通过计算每个参考病例的评估分值确定每个参考病例与目标对象的健康状况的相似度；将评估分值最高的预设数量的参考病例的病历信息作为目标对象的评测结果，也就是将与目标对象的健康状况相似度最高的预设数量的参考病例的病历信息作为目标对象的评测结果，以使目标对象通过真实的病例来明确自己当前的健康状况，或者以后的健康状况，或者自己当前所患疾病的有效治疗手段或有效护理手段等，从而使目标对象正确地面对自身当下的健康状况。
本发明实施例所提供的健康评测装置可执行本发明任意实施例所提供的健康评测方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的计算机设备的结构示意图，如图3所示，该设备包括处理器201、存储器202、输入装置203以及输出装置204；设备中处理器201的数量可以是一个或多个，图3中以一个处理器201为例；设备中的处理器201、存储器202、输入装置203以及输出装置204可以通过总线或其他方式连接，图3中以通过总线连接为例。
存储器202作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本发明实施例中的健康评测方法对应的程序指令/模块(例如，标签模块11、定位模块12、评估模块13以及输出模块14)。处理器201通过运行存储在存储器202中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的健康评测方法。
存储器202可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端的使用所创建的数据等。此外，存储器202可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器202可进一步包括相对于处理器201远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置203可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。
输出装置204可包括显示屏等显示设备，例如，用户终端的显示屏。
实施例四
本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行一种健康评测方法，该方法包括：
从当前目标对象的病历信息中提取一个或多个关键字，并确定该一个或多个关键字对应的标签，所述标签包括目标对象所患疾病的标识信息；
从病历库中筛选出具有相同标签的参考病例，并确定每个参考病例的病历信息包含的该一个或多个关键字的匹配对象以及每个匹配对象在相应病历信息中的位置信息，所述位置信息为标题位置或正文位置；
根据该一个或多个关键字的匹配对象在每个参考病例的病历信息中的位置信息以及每个位置信息的预设权重，计算每个参考病例的评估分值；
将评估分值最高的预设数量的参考病例的病历信息作为目标对象的评测结果。
当然，本发明实施例所提供的一种包含计算机可执行指令的存储介质，其计算机可执行指令不限于如上所述的方法操作，还可以执行本发明任意实施例所提供的健康评测方法中的相关操作。
通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory，简称RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的健康评测方法。
值得注意的是，上述健康评测装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种健康评测方法，其特征在于，包括：
从当前目标对象的病历信息中提取一个或多个关键字，并确定该一个或多个关键字对应的标签，所述标签包括目标对象所患疾病的标识信息；
从病历库中筛选出具有相同标签的参考病例，并确定每个参考病例的病历信息包含的该一个或多个关键字的匹配对象以及每个匹配对象在相应病历信息中的位置信息，所述位置信息为标题位置或正文位置；
根据该一个或多个关键字的匹配对象在每个参考病例的病历信息中的位置信息以及每个位置信息的预设权重，计算每个参考病例的评估分值；
将评估分值最高的预设数量的参考病例的病历信息作为目标对象的评测结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标签还包括疾病类别标识和科室标识。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定每个参考病例的病历信息包含的该一个或多个关键字的匹配对象，包括：
根据该一个或多个关键字以及预先存储的关键字与对应匹配对象的映射关系，确定每个参考病例的病历信息包含的该一个或多个关键字的匹配对象。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定每个匹配对象在相应病历信息中的位置信息，包括：
在检测到当前匹配对象在参考病例的病历信息的标题和正文中均有出现时，则将当前匹配对象的位置信息设置标题位置；
在检测到当前匹配对象仅在参考病例的病历信息的正文出现时，则将当前匹配对象的位置信息设置为正文位置。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键字与对应匹配对象的匹配度被划分为至少两个等级，每个等级被赋予相应的匹配系数；所述根据该一个或多个关键字的匹配对象在每个参考病例的病历信息中的出现位置以及每个出现位置的预设权重，计算每个参考病例的评估分值，包括：
通过以下公式计算当前关键字在当前参考病例的病历信息中的分值：
Mi＝Wi×Ci
通过以下公式计算每个参考病例的评估分值：
Figure FDA0002825572160000021
其中，Wi为标识为i的关键字的匹配对象的位置信息对应的预设权重，Ci为标识为i的关键字与对应匹配对象的匹配系数，Di为标识为i的关键字的匹配对象对应的常量系数，n为关键字的总数。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键字与对应匹配对象的匹配度被划分为至少两个等级，每个等级被赋予相应的匹配系数；所述根据该一个或多个关键字的匹配对象在每个参考病例的病历信息中的位置信息以及每个出现位置的预设权重，计算每个参考病例的评估分值，包括：
通过以下公式计算当前关键字在当前参考病例的病历信息中的分值：
Mi＝Wi×Bi×Ci
通过以下公式计算每个参考病例的评估分值：
Figure FDA0002825572160000022
其中，Wi为标识为i的关键字的匹配对象的位置信息对应的预设权重，Bi为标识为i的关键字的匹配对象的位置信息对应的分值，Ci为标识为i的关键字与对应匹配对象的匹配系数，Di为标识为i的关键字的匹配对象对应的常量系数，n为关键字的总数。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述评估分值还包括至少一个参考评估分值，所述参考评估分值的确定方法包括：
将每个参考病例对应的所有关键字的分值从大到小进行排序，以得到分值排序结果；
通过以下公式计算所述排序结果中前j个分值对应的参考评估分值：
Figure FDA0002825572160000031
其中，j小于n；
所述将评估分值最高的预设数量的参考病例的病历信息作为目标对象的评测结果，包括：
将评估分值最高的第一预设数量的参考病例作为第一候选病例集合；
将一个或多个参考评估分值均对应相同关键字的参考病例从所述第一候选病例集合中筛选出来，以作为第二候选病例集合；
将所述第二候选病例集合中评估分值最高的预设数量的参考病例的病历信息作为目标对象的评测结果。
8.一种健康评测装置，其特征在于，包括：
标签模块，用于从当前目标对象的病历信息中提取一个或多个关键字，并确定该一个或多个关键字对应的标签，所述标签包括目标对象所患疾病的标识信息；
定位模块，用于从病历库中筛选出具有相同标签的参考病例，并确定每个参考病例的病历信息包含的该一个或多个关键字的匹配对象以及每个匹配对象在相应病历信息中的位置信息，所述位置信息为标题位置或正文位置；
评估模块，用于根据该一个或多个关键字的匹配对象在每个参考病例的病历信息中的位置信息以及每个位置信息的预设权重，计算每个参考病例的评估分值；
输出模块，用于将评估分值最高的预设数量的参考病例的病历信息作为目标对象的评测结果。
9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序；
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-7中任一所述的健康评测方法。
10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，其特征在于，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-7中任一所述的健康评测方法。
CN202011448078.1A 2020-12-09 健康评测方法、装置、计算机设备及存储介质 Active CN112541064B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011448078.1A CN112541064B (zh) 2020-12-09 健康评测方法、装置、计算机设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011448078.1A CN112541064B (zh) 2020-12-09 健康评测方法、装置、计算机设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112541064A true CN112541064A (zh) 2021-03-23
CN112541064B CN112541064B (zh) 2024-07-02

Family

ID=

Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003122845A (ja) * 2001-10-09 2003-04-25 Shinkichi Himeno 医療情報の検索システム及びそのシステムを実行するためのプログラム
JP2009086883A (ja) * 2007-09-28 2009-04-23 Sanyo Electric Co Ltd 電子カルテシステムおよび検索システム
US20090177648A1 (en) * 2007-09-15 2009-07-09 Bond Andrew R Systems and methods for organizing and managing trusted health care reference information
JP2013105465A (ja) * 2011-11-16 2013-05-30 Panasonic Corp 医用同義語辞書作成装置および医用同義語辞書作成方法
CN107958007A (zh) * 2016-10-18 2018-04-24 浙江格林蓝德信息技术有限公司 病例信息检索方法及装置
CN108269607A (zh) * 2016-12-29 2018-07-10 北京康爱营养科技股份有限公司 肿瘤患者营养筛查方法及系统
CN108710636A (zh) * 2018-04-09 2018-10-26 平安科技（深圳）有限公司 一种筛选病历的方法、终端设备及计算机可读存储介质
CN109215754A (zh) * 2018-09-10 2019-01-15 平安科技（深圳）有限公司 病历数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
CN109857922A (zh) * 2019-01-18 2019-06-07 深圳壹账通智能科技有限公司 数据评测模型建模方法、装置、计算机设备及存储介质
CN109885747A (zh) * 2019-01-28 2019-06-14 平安科技（深圳）有限公司 行业舆情监控方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110019820A (zh) * 2019-03-28 2019-07-16 云知声（上海）智能科技有限公司 一种病历中主诉与现病史症状时间一致性检测方法
CN110313035A (zh) * 2017-02-15 2019-10-08 公益财团法人神户医疗产业都市推进机构 医疗信息管理系统、临床信息获取服务器、医疗信息管理方法以及程序
CN110874530A (zh) * 2019-10-30 2020-03-10 深圳价值在线信息科技股份有限公司 关键词提取方法、装置、终端设备及存储介质
CN110909118A (zh) * 2018-08-28 2020-03-24 中国移动通信集团重庆有限公司 筛选信息的方法、装置、设备和介质
WO2020056979A1 (zh) * 2018-09-19 2020-03-26 平安科技（深圳）有限公司 知识库搜索方法、装置及计算机可读存储介质
CN111581337A (zh) * 2020-03-19 2020-08-25 平安科技（深圳）有限公司 医疗文本搜索方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111599482A (zh) * 2020-05-14 2020-08-28 青岛海信医疗设备股份有限公司 电子病例推荐方法和服务器
CN111881382A (zh) * 2020-07-30 2020-11-03 北京百度网讯科技有限公司 由计算机系统实现的信息显示方法和装置、系统和介质

Patent Citations (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003122845A (ja) * 2001-10-09 2003-04-25 Shinkichi Himeno 医療情報の検索システム及びそのシステムを実行するためのプログラム
US20090177648A1 (en) * 2007-09-15 2009-07-09 Bond Andrew R Systems and methods for organizing and managing trusted health care reference information
JP2009086883A (ja) * 2007-09-28 2009-04-23 Sanyo Electric Co Ltd 電子カルテシステムおよび検索システム
JP2013105465A (ja) * 2011-11-16 2013-05-30 Panasonic Corp 医用同義語辞書作成装置および医用同義語辞書作成方法
CN107958007A (zh) * 2016-10-18 2018-04-24 浙江格林蓝德信息技术有限公司 病例信息检索方法及装置
CN108269607A (zh) * 2016-12-29 2018-07-10 北京康爱营养科技股份有限公司 肿瘤患者营养筛查方法及系统
CN110313035A (zh) * 2017-02-15 2019-10-08 公益财团法人神户医疗产业都市推进机构 医疗信息管理系统、临床信息获取服务器、医疗信息管理方法以及程序
CN108710636A (zh) * 2018-04-09 2018-10-26 平安科技（深圳）有限公司 一种筛选病历的方法、终端设备及计算机可读存储介质
CN110909118A (zh) * 2018-08-28 2020-03-24 中国移动通信集团重庆有限公司 筛选信息的方法、装置、设备和介质
CN109215754A (zh) * 2018-09-10 2019-01-15 平安科技（深圳）有限公司 病历数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质
WO2020056979A1 (zh) * 2018-09-19 2020-03-26 平安科技（深圳）有限公司 知识库搜索方法、装置及计算机可读存储介质
CN109857922A (zh) * 2019-01-18 2019-06-07 深圳壹账通智能科技有限公司 数据评测模型建模方法、装置、计算机设备及存储介质
CN109885747A (zh) * 2019-01-28 2019-06-14 平安科技（深圳）有限公司 行业舆情监控方法、装置、计算机设备及存储介质
CN110019820A (zh) * 2019-03-28 2019-07-16 云知声（上海）智能科技有限公司 一种病历中主诉与现病史症状时间一致性检测方法
CN110874530A (zh) * 2019-10-30 2020-03-10 深圳价值在线信息科技股份有限公司 关键词提取方法、装置、终端设备及存储介质
CN111581337A (zh) * 2020-03-19 2020-08-25 平安科技（深圳）有限公司 医疗文本搜索方法、装置、计算机设备及存储介质
CN111599482A (zh) * 2020-05-14 2020-08-28 青岛海信医疗设备股份有限公司 电子病例推荐方法和服务器
CN111881382A (zh) * 2020-07-30 2020-11-03 北京百度网讯科技有限公司 由计算机系统实现的信息显示方法和装置、系统和介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110085307A (zh) 一种基于多源知识图谱融合的智能导诊方法和系统
CN111402979B (zh) 病情描述与诊断一致性检测方法及装置
CN113724848A (zh) 基于人工智能的医疗资源推荐方法、装置、服务器及介质
CN110299209B (zh) 相似病历查找方法、装置、设备及可读存储介质
CN112635011A (zh) 疾病诊断方法、疾病诊断系统和可读存储介质
CN110111905B (zh) 一种医疗知识图谱的构建系统和构建方法
CN112149409B (zh) 医疗词云生成方法、装置、计算机设备及存储介质
CN107845424B (zh) 诊断信息处理分析的方法和系统
CN112614578B (zh) 医生智能推荐方法、装置、电子设备及存储介质
EP2922018A1 (en) Medical information analysis program, medical information analysis device, and medical information analysis method
CN111415760B (zh) 医生推荐方法、系统、计算机设备及存储介质
CN113724858A (zh) 基于人工智能的疾病检查项目推荐设备、方法及装置
Shrestha et al. Supervised machine learning for early predicting the sepsis patient: modified mean imputation and modified chi-square feature selection
Moreno-Sánchez Data-driven early diagnosis of chronic kidney disease: development and evaluation of an explainable AI model
CN114334065B (zh) 病历处理方法、计算机可读存储介质及计算机设备
CN115512817A (zh) 一种基于儿童远程医疗的医生推荐方法及装置
Azeez et al. Secondary triage classification using an ensemble random forest technique
CN114238639A (zh) 一种医学术语标准化框架的构建方法、装置、电子设备
CN111968740B (zh) 一种诊断标签推荐方法、装置、存储介质及电子设备
CN113707304A (zh) 分诊数据处理方法、装置、设备及存储介质
JP6152678B2 (ja) 情報処理方法、装置及びプログラム
US20230060794A1 (en) Diagnostic Tool
CN112541064B (zh) 健康评测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN112541064A (zh) 健康评测方法、装置、计算机设备及存储介质
CN114201613B (zh) 试题生成方法、试题生成装置、电子设备以及存储介质

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant