CN115602279A - 基于数据分析的疾病提示方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种基于数据分析的疾病提示方法、装置、设备及存储介质，涉及数据分析技术领域。通过所创建的症状数据库，对患者的诊疗数据进行查找分析以获取诊疗数据匹配的疾病信息，并根据疾病信息，从预测的各疾病信息中确定患者的候选疾病，以对患者进行疾病的初步预测。根据候选疾病以及疾病知识库，获取患者的检验检查项目，通过检验检查项目可对患者进行相关检查，并根据检查结果最终生成疾病提示信息，实现了通过初步判断可以及时生成疾病提示信息，基于疾病提示信息则可对患者进行疾病预警，提高患者的疾病诊疗体验。

Description

基于数据分析的疾病提示方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及数据分析技术领域，具体而言，涉及一种基于数据分析的疾病提示方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着环境的变化，疾病多样性的增加，很多疾病需要更好的提前预警，以提示患者、医生以及相关部门早做准备，例如传染病、恶性病等。

而目前，医疗机构主要还是在获取检查结果后，才能对一些病症做判断，对疾病的预警缺少相关的处理方法。

发明内容

本申请的目的在于，针对上述现有技术中的不足，提供一种基于数据分析的疾病提示方法、装置、设备及存储介质，以便于解决现有技术中无法对疾病进行预警的缺陷。

为实现上述目的，本申请实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种基于数据分析的疾病提示方法，包括：

根据获取的患者的诊疗数据、以及预先创建的症状数据库，查找所述诊疗数据匹配的疾病信息，所述疾病信息包括：预测的疾病、以及各疾病的辅助诊断信息；

根据所述诊疗数据匹配的疾病信息，确定所述患者的至少一项候选疾病；

根据所述候选疾病、以及疾病知识库，查找获取所述患者的检验检查项目；

根据所述候选疾病和所述检验检查项目，生成疾病提示信息。

可选地，所述根据获取的患者的诊疗数据、以及预先创建的症状数据库，查找获取所述诊疗数据匹配的疾病信息，包括：

对所述患者的诊疗数据分别进行第一关键词搜索和第二关键词搜索，获取第一搜索结果和/或第二搜索结果；

将所述第一搜索结果与所述症状数据库中各第一类型关键词进行匹配，确定所述第一搜索结果对应的疾病及各疾病的辅助诊断信息；

将所述第二搜索结果与所述症状数据库中各第二类型关键词进行匹配，确定所述第二搜索结果对应的疾病及各疾病的辅助诊断信息。

可选地，所述对所述患者的诊疗数据分别进行第一关键词搜索和第二关键词搜索，获取第一搜索结果和/或第二搜索结果，包括：

按照诊疗节点顺序，对所述患者的各诊疗节点的诊疗数据进行预设症状关键词搜索，确定所述第一搜索结果；

根据所述第一搜索结果所属的目标诊疗节点及数据位置信息，对所述患者的各诊疗节点的诊疗数据进行症状类型关键词搜索，确定所述第二搜索结果。

可选地，所述根据所述第一搜索结果所属的目标诊疗节点及数据位置信息，对所述患者的各诊疗节点的诊疗数据进行症状类型关键词搜索，确定所述第二搜索结果，包括：

根据所述第一搜索结果所属的目标诊疗节点及数据位置信息，对所述患者的所述目标诊疗节点中所述数据位置信息所指示的预设字段的诊疗数据进行症状类型关键词搜索，确定所述第二搜索结果。

可选地，还包括：

若所述第二搜索结果为空，则对所述患者的诊疗数据进行第三关键文本信息搜索，获取第三搜索结果，所述第三关键文本信息用于指示临床表现；

将所述第三搜索结果与所述症状数据库中各第三类型关键文本信息进行匹配，确定所述第三搜索结果对应的疾病及各疾病的辅助诊断信息。

可选地，所述根据所述诊疗数据匹配的疾病信息，确定所述患者的至少一项候选疾病，包括：

将所述第一搜索结果对应的疾病及所述第二搜索结果对应的疾病中的相同疾病，确定为所述患者的候选疾病。

可选地，根据所述诊疗数据匹配的疾病信息，确定所述患者的至少一项候选疾病，包括：

将所述第一搜索结果对应的各疾病及所述第三搜索结果对应的各疾病中的相同疾病，确定为所述患者的候选疾病。

可选地，还包括：

若所述第二搜索结果与所述第三搜索结果不匹配，则根据所述第二搜索结果、所述第二搜索结果对应的临床表现信息生成临床提示信息，所述临床提示信息用于提示医生根据所述第二搜索结果对应的临床表现信息检查患者的诊疗数据中所记录的临床表现描述是否准确。

可选地，所述根据所述候选疾病和所述检验检查项目，生成疾病提示信息之后，所述方法还包括：

获取基于所述疾病提示信息的检验检查结果；

根据所述检验检查结果，以及所述候选疾病，确定目标疾病；

根据所述患者的诊疗数据、以及所述目标疾病的其他患者历史诊疗数据，分析获取所述目标疾病的特征信息。

第二方面，本申请实施例还提供了一种基于数据分析的疾病提示装置，包括：查找模块、确定模块、获取模块、生成模块；

所述查找模块，用于根据获取的患者的诊疗数据、以及预先创建的症状数据库，查找获取所述诊疗数据匹配的疾病信息，所述疾病信息包括：预测的疾病、以及各疾病的辅助诊断信息；

所述确定模块，用于根据所述诊疗数据匹配的疾病信息，确定所述患者的至少一项候选疾病；

所述获取模块，用于根据所述候选疾病、以及疾病知识库，查找获取所述患者的检验检查项目；

所述生成模块，用于根据所述候选疾病和所述检验检查项目，生成疾病提示信息。

可选地，所述查找模块，具体用于对所述患者的诊疗数据分别进行第一关键词搜索和第二关键词搜索，获取第一搜索结果和/或第二搜索结果；

将所述第一搜索结果与所述症状数据库中各第一类型关键词进行匹配，确定所述第一搜索结果对应的疾病及各疾病的辅助诊断信息；

将所述第二搜索结果与所述症状数据库中各第二类型关键词进行匹配，确定所述第二搜索结果对应的疾病及各疾病的辅助诊断信息。

可选地，所述查找模块，具体用于按照诊疗节点顺序，对所述患者的各诊疗节点的诊疗数据进行预设症状关键词搜索，确定所述第一搜索结果；

根据所述第一搜索结果所属的目标诊疗节点及数据位置信息，对所述患者的各诊疗节点的诊疗数据进行症状类型关键词搜索，确定所述第二搜索结果。

可选地，所述查找模块，具体用于根据所述第一搜索结果所属的目标诊疗节点及数据位置信息，对所述患者的所述目标诊疗节点中所述数据位置信息所指示的预设字段的诊疗数据进行症状类型关键词搜索，确定所述第二搜索结果。

可选地，所述查找模块，还用于若所述第二搜索结果为空，则对所述患者的诊疗数据进行第三关键文本信息搜索，获取第三搜索结果，所述第三关键文本信息用于指示临床表现；

将所述第三搜索结果与所述症状数据库中各第三类型关键文本信息进行匹配，确定所述第三搜索结果对应的疾病及各疾病的辅助诊断信息。

可选地，所述确定模块，具体用于将所述第一搜索结果对应的疾病及所述第二搜索结果对应的疾病中的相同疾病，确定为所述患者的候选疾病。

可选地，所述确定模块，具体用于将所述第一搜索结果对应的各疾病及所述第三搜索结果对应的各疾病中的相同疾病，确定为所述患者的候选疾病。

可选地，所述生成模块，还用于若所述第二搜索结果与所述第三搜索结果不匹配，则根据所述第二搜索结果、所述第二搜索结果对应的临床表现信息生成临床提示信息，所述临床提示信息用于提示医生根据所述第二搜索结果对应的临床表现信息检查患者的诊疗数据中所记录的临床表现描述是否准确。

可选地，所述获取模块，还用于获取基于所述疾病提示信息的检验检查结果；

所述确定模块，还用于根据所述检验检查结果，以及所述候选疾病，确定目标疾病；

所述获取模块，具体用于根据所述患者的诊疗数据、以及所述目标疾病的其他患者历史诊疗数据，分析获取所述目标疾病的特征信息。

第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储介质和总线，存储介质存储有处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，处理器与存储介质之间通过总线通信，处理器执行机器可读指令，以执行时执行如第一方面中提供的方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如第一方面提供的方法的步骤。

本申请的有益效果是：

本申请提供一种基于数据分析的疾病提示方法、装置、设备及存储介质，通过所创建的症状数据库，对患者的诊疗数据进行查找分析以获取诊疗数据匹配的疾病信息，并根据疾病信息，从预测的各疾病信息中确定患者的候选疾病，以对患者进行疾病的初步预测。进一步地，根据候选疾病以及疾病知识库，获取患者的检验检查项目，通过检验检查项目可对患者进行相关检查，并根据检查结果最终生成疾病提示信息，实现了通过初步判断可以及时生成疾病提示信息，基于疾病提示信息则可对患者进行疾病的及时预警，提高患者的疾病诊疗体验。

其次，基于大批患者的诊疗数据的分析，可分析获取疾病的特征信息，从而进行疾病感染因素的预警，以帮助患者进行疾病的预防。

另外，基于对患者的诊疗数据的各级搜索结果所属的诊疗节点的分析，可分析疾病的感染节点，从而进行疾病感染节点的预警，以帮助医生加强对感染节点的诊疗数据的监测，提高疾病监测的精确性。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。

图1为本申请实施例提供的一种基于数据分析的疾病提示系统的示意图；

图2为本申请实施例提供的基于数据分析的疾病提示方法的流程示意图一；

图3为本申请实施例提供的基于数据分析的疾病提示方法的流程示意图二；

图4为本申请实施例提供的基于数据分析的疾病提示方法的流程示意图三；

图5为本申请实施例提供的基于数据分析的疾病提示方法的流程示意图四；

图6为本申请实施例提供的基于数据分析的疾病提示方法的流程示意图五；

图7为本申请实施例提供的一种基于数据分析的疾病提示装置的示意图；

图8为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，应当理解，本申请中附图仅起到说明和描述的目的，并不用于限定本申请的保护范围。另外，应当理解，示意性的附图并未按实物比例绘制。本申请中使用的流程图示出了根据本申请的一些实施例实现的操作。应该理解，流程图的操作可以不按顺序实现，没有逻辑的上下文关系的步骤可以反转顺序或者同时实施。此外，本领域技术人员在本申请内容的指引下，可以向流程图添加一个或多个其他操作，也可以从流程图中移除一个或多个操作。

另外，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

为了使得本领域技术人员能够使用本申请内容，结合特定应用场景“传染性疾病的监测分析”，给出以下实施方式。对于本领域技术人员来说，在不脱离本申请的精神和范围的情况下，可以将这里定义的一般原理应用于其他实施例和应用场景。虽然本申请主要围绕传染性疾病进行描述，但是应该理解，这仅是一个示例性实施例。本申请可以应用于任何其他场景。例如，本申请可以应用于任何类型的疾病，包括非传染性疾病等。

需要说明的是，本申请实施例中将会用到术语“包括”，用于指出其后所声明的特征的存在，但并不排除增加其它的特征。

图1为本申请实施例提供的一种基于数据分析的疾病提示系统的示意图；如图1所示，该系统可包括：数据采集模块、数据存储模块、数据监测分析模块、信息提示模块；数据采集模块可采集患者的相关信息，患者的相关信息可包括：患者的基本信息、住院信息、病例信息、疾病感染信息等；数据存储模块可存储预先创建好的症状数据库、疾病知识库、临床路径及诊疗节点信息库、感染特征因素表等。

数据监测分析模块可根据从数据采集模块所获取的患者的诊疗数据、以及从数据存储模块中所获取的症状数据库、疾病知识库，进行诊疗数据查找分析，查找出诊疗数据匹配的疾病信息，并进一步地根据诊疗数据匹配的疾病信息，确定出患者的至少一项候选疾病；从而结合各候选疾病以及疾病知识库，获取患者的检验检查项目，最终生成疾病提示信息。

信息提示模块可将生成的疾病提示信息发送至客户端，可以是发送至患者客户端，也可以是医生客户端，从而可根据疾病提示信息进行疾病的诊断或者提早预防。

另外，数据监测分析模块还可基于从数据存储模块中所存储的历史患者的诊疗数据进行大数据分析，以分析得到疾病的特征信息，疾病的特征信息同样可用于进行疾病的早期预警。

接下来通过具体的实施例对本申请的方法步骤进行说明：

图2为本申请实施例提供的基于数据分析的疾病提示方法的流程示意图一，本方法的执行主体可以为电子设备，电子设备上运行有图1所示的基于数据分析的疾病提示系统。如图2所示，该方法可包括：

S201、根据获取的患者的诊疗数据、以及预先创建的症状数据库，查找诊疗数据匹配的疾病信息，疾病信息包括：预测的疾病、以及各疾病的辅助诊断信息。

由于本方法用于对疾病的预警提示，那么患者的诊疗数据可以是患者本次诊疗的相关数据，其中，诊疗数据可以包括但不限于患者的基本信息、入院诊疗信息等，而入院诊疗信息可以包括从患者进入医院开始咨询、检查、治疗等一系列数据。

可选地，可以是通过对临床路径各个节点所产生的电子病历记录进行采集，以获取患者的诊疗数据。

症状数据库中可包括预设疾病相关的症状信息及预设疾病对应的辅助诊断信息，根据患者的诊疗数据以及症状数据库，进行匹配查找，可查找得到诊疗数据匹配的疾病信息。

疾病信息可包括：预测的疾病和/或各疾病的辅助诊断信息。预测的疾病也即表征预测出的患者可能患有的疾病，而疾病的辅助诊断信息可以指疾病对应的一些检验检查项目。

S202、根据诊疗数据匹配的疾病信息，确定患者的至少一项候选疾病。

可选地，根据患者的基本信息中各预测的疾病，可以从各预测的疾病中确定患者的至少一项候选疾病。

由于上述所查找到的诊疗数据匹配的疾病信息中包含的预测的疾病类型可能较多，那么，可进一步地从各预测的疾病中筛选出候选疾病。

S203、根据候选疾病、以及疾病知识库，查找获取患者的检验检查项目。

这里的疾病知识库区别于上述的症状数据库，疾病知识库中包含有预设的疾病、以及各预设的疾病的临床指征、具体症状、检验检查指征等。

根据所确定的候选疾病，以及疾病知识库中候选疾病所对应的检验检查指征，可以从上述疾病信息中各疾病的辅助诊断信息中获取针对候选疾病，患者所对应的检验检查项目。

S204、根据候选疾病和检验检查项目，生成疾病提示信息。

在一些实施例中，患者可先针对各检验检查项目进行身体体征检测，获取针对检验检查项目的检查结果，从而基于检查结果以及候选疾病对应的检验检查指征，生成疾病提示信息。

可选地，疾病提示信息可以用于对医生进行提示，以提示医生患者的相关疾病信息，从而进行疾病的早发现早治疗，达到预警效果。

另外，疾病提示信息也可以用于直接对患者进行提示，以提示患者尽快对身体进行全面检查，避免病情延误，同样做到早发现早治疗，达到预警效果。

综上，本实施例提供的基于数据分析的疾病提示方法，通过所创建的症状数据库，对患者的诊疗数据进行查找分析以获取诊疗数据匹配的疾病信息，并根据疾病信息，从预测的各疾病信息中确定患者的候选疾病，以对患者进行疾病的初步预测。进一步地，根据候选疾病以及疾病知识库，获取患者的检验检查项目，通过检验检查项目可对患者进行相关检查，并根据检查结果最终生成疾病提示信息，实现了通过初步判断可以及时生成疾病提示信息，基于疾病提示信息则可对患者进行疾病的及时预警，提高患者的疾病诊疗体验。

图3为本申请实施例提供的基于数据分析的疾病提示方法的流程示意图二；可选地，步骤S201中，根据获取的患者的诊疗数据、以及预先创建的症状数据库，确定诊疗数据匹配的疾病信息，可以包括：

S301、对患者的诊疗数据分别进行第一关键词搜索和第二关键词搜索，获取第一搜索结果和/或第二搜索结果。

如上述所说的，患者的诊疗数据可包括患者的基本信息和入院诊疗信息，其中，患者的基本信息例如可以包括：年龄、性别、身份标识、既往病史、吸烟史、住院号等。

入院诊疗信息例如可以包括：病例概要、入院记录、检验检查记录、一般治疗处置记录、护理操作记录、查房记录、护理评估与计划、住院病案首页、住院病程记录、医嘱信息、出院小结等。

可选地，本实施例中可基于症状数据库中的信息，对患者的诊疗数据进行两级查找，其中可包括第一关键词搜索和第二关键词搜索。

这里的第一关键词和第二关键词均可根据症状数据库中的信息确定。通过第一关键词搜索和第二关键词搜索以从患者的诊疗数据中查找到症状数据库中预设的疾病的相关信息。

S302、将第一搜索结果与症状数据库中各第一类型关键词进行匹配，确定第一搜索结果对应的疾病及各疾病的辅助诊断信息。

可将第一搜索结果与症状数据库中所有第一类型关键词进行匹配，若匹配到第一搜索结果，则在症状数据库中查找获取第一搜索结果对应的疾病及各疾病的辅助诊断信息。

S303、将第二搜索结果与症状数据库中各第二类型关键词进行匹配，确定第二搜索结果对应的疾病及各疾病的辅助诊断信息。

同理，可将第二搜索结果与症状数据库中所有第二类型关键词进行匹配，若匹配到第二搜索结果，则在症状数据库中查找获取第二搜索结果对应的疾病及各疾病的辅助诊断信息。

值得说明的是，在本实施例中，第一关键词搜索和第二关键词搜索可以是并列执行的，并非是第一关键词搜索完成之后再进行第二关键词搜索。且第一搜索结果和第二搜索结果也可以为空，也即没有搜索到相应第一关键词或第二关键词。

图4为本申请实施例提供的基于数据分析的疾病提示方法的流程示意图三，可选地，步骤S301中，对患者的诊疗数据分别进行第一关键词搜索和第二关键词搜索，获取第一搜索结果和/或第二搜索结果，可以包括：

S401、按照诊疗节点顺序，对患者的各诊疗节点的诊疗数据进行预设症状关键词搜索，确定第一搜索结果。

在一种可实现的方式中，在对患者的诊疗数据进行搜索时，可以是按照数据存储模块中所存储的临床路径及诊疗节点信息库中各诊疗节点的顺序，对患者的各诊疗节点的诊疗数据进行预设症状关键词搜索。

基于对各诊疗节点的诊疗数据的搜索，可便于记录搜索出的各第一搜索结果所属的诊疗节点，一方面可用于缩小第二关键词搜索的搜索范围，另一方面也可便于后期对疾病的易染节点的分析。

S402、根据第一搜索结果所属的目标诊疗节点及数据位置信息，对患者的各诊疗节点的诊疗数据进行症状类型关键词搜索，确定第二搜索结果。

区别于第一关键词搜索和第二关键词搜索并行的方式，本实施例中，第二关键词搜索也可以是与第一关键词搜索串行的，可基于第一关键词对应的第一搜索结果，进行第二关键词搜索，缩小第二关键词搜索的范围，提高搜索效率。

可选地，可以根据第一搜索结果所述的目标诊疗节点和第一搜索结果的数据位置信息，展开症状类型关键词搜索，确定第二搜索结果。

可选地，步骤S402中，根据第一搜索结果所属的目标诊疗节点及数据位置信息，对患者的各诊疗节点的诊疗数据进行症状类型关键词搜索，确定第二搜索结果，可以包括：根据第一搜索结果所属的目标诊疗节点及数据位置信息，对患者的目标诊疗节点中数据位置信息所指示的预设字段的诊疗数据进行症状类型关键词搜索，确定第二搜索结果。

可以根据第一搜索结果所属的目标诊疗节点，将目标诊疗节点确定为搜索范围，而根据第一搜索结果的数据位置信息，确定第一搜索结果在目标诊疗节点中的目标位置，从而将目标位置所在的预设字段作为搜索字段，从而对患者的诊疗数据在搜索范围下的搜索字段内进行症状类型关键词搜索，确定第二搜索结果。

通过第一搜索结果所属的目标诊疗节点及数据位置信息，确定第二关键词搜索的搜索范围和搜索字段，避免了在大批量诊疗数据中进行搜索所带来的巨大搜索量，从而提高搜索效率。

假设症状数据库如下表1所示：

表1

对所获取的患者的诊疗数据进行第一关键词搜索，这里指进行“预设症状关键词”的搜索，查找的第一关键词可以包括“发热”、“发疹”、“腹泻”、“黄疸”、“肝脾肿大”等。当然，这里的症状数据库仅仅是列举了部分疾病的相关症状信息，实际中症状数据库中会包含所有可能的疾病的相关症状信息，且症状数据库中的信息也是实时更新的。

在患者的诊疗数据中搜索到第一关键词，则得到第一搜索结果，第一搜索结果则包括所搜索到的所有第一关键词。

在一些实施例中，可确定第一搜索结果所在的位置，对第一搜索结果所在位置进行语义分析，判断第一搜索结果是否可用，以排除干扰项。

例如：判断第一搜索结果中各关键词前是否包含否定前缀“未、避免、防止、可能”等词，如“患者腹泻，未发热”等描述；在含有否定前缀时，可以进一步地根据前后语义判断是否将关键词作为第一搜索结果。

而以第一搜索结果为“发热”为例，锁定“发热”出现的诊疗节点和数据位置信息，自动匹配并进行二级查找(第二关键词搜索)，也即上述所说的进行症状类型关键词搜索，其中症状类型关键词可以包括“稽留热”、“驰张热”、“间歇热”、“消耗热”、“回归热”、“双峰热”、“颠倒热”、“不规则热”、“波状热”等。

同样的，若检索到第二关键词，则得到第二搜索结果，可根据第二搜索结果所在的数据位置信息，对第二搜索结果进行干扰项的排除。

图5为本申请实施例提供的基于数据分析的疾病提示方法的流程示意图四，可选地，本方法还可包括：

S501、若第二搜索结果为空，则对患者的诊疗数据进行第三关键文本信息搜索，获取第三搜索结果，第三关键文本信息用于指示临床表现。

在一种可实现的方式中，当第一搜索结果存在，而第二搜索结果为空时，也即症状类型搜索未搜索到结果，那么，若仅根据预设症状的搜索结果，所确定的疾病信息的数据范围较大。

例如：第一搜索结果为发热，其匹配到的疾病信息表1中发热所对应的所有相关感染性疾病病种，包括24种。

那么，为了减小得到的疾病信息的数据范围，使得得到的疾病信息更具参考性更加准确，还可进一步地进行第三关键文本信息的搜索。

这里的第三关键文本信息可以包括症状数据库中临床表现文本信息中的关键文本信息。也即，第三关键文本信息可以包括：持续发热39～40℃左右，24小时体温变动不超过1℃、体温可达39℃以上，24小时体温波动范围超过2℃，最低体温未达正常等。

可选地，可以对患者的诊疗数据进行文本语义匹配搜索，当文本语义匹配率满足预设阈值时，可以将满足预设阈值的文本确定为第三搜索结果。

S502、将第三搜索结果与症状数据库中各第三类型关键文本信息进行匹配，确定第三搜索结果对应的疾病及各疾病的辅助诊断信息。

同样的，可将第三搜索结果与各第三类型关键文本信息进行匹配，确定第三搜索结果对应的疾病及各疾病的辅助诊断信息。

假设第一搜索结果为发热，而第三搜索结果为体温可达39℃以上，24 小时体温波动范围超过2℃，最低体温未达正常，那么，结合第一搜索结果和第二搜索结果，则可缩小疾病信息的范围。

可选地，步骤S202中，根据诊疗数据匹配的疾病信息，确定患者的至少一项候选疾病，可以包括：将第一搜索结果对应的疾病及第二搜索结果对应的疾病中的相同疾病，确定为患者的候选疾病。

以第一搜索结果为发热，第二搜索结果为肝脾肿大，可确定第一搜索结果和第二搜索结果对应的疾病中相同疾病包括：伤寒，那么，可以确定患者的候选疾病为伤寒。

当然，实际应用中，第一搜索结果和第二搜索结果对应的相同疾病可能包括多个，当为多个时，多个相同的疾病均作为患者的候选疾病。

可选地，步骤S202中，根据诊疗数据匹配的疾病信息，确定患者的至少一项候选疾病，包括：将第一搜索结果对应的各疾病及第三搜索结果对应的各疾病中的相同疾病，确定为患者的候选疾病。

与上述处理方式相同，当第二搜索结果为空时，可以是将第一搜索结果对应的各疾病及第三搜索结果对应的各疾病中的相同疾病，确定为患者的候选疾病。

可选地，本申请的方法还可包括：若第二搜索结果与第三搜索结果不匹配，则根据第二搜索结果、第二搜索结果对应的临床表现信息生成临床提示信息，临床提示信息用于提示医生根据第二搜索结果对应的临床表现信息检查患者的诊疗数据中所记录的临床表现描述是否准确。

在一些实施例中，当第二搜索结果与第三搜索结果不匹配时，可向医生发出临床提示信息，以辅助医生根据临床提示信息判断在病历书写时对患者的临床表现的书写是否准确，以对书写错误的临床表现信息进行及时修正，以保证所记录的患者的诊疗数据的准确性，提高后续搜索的准确性。

同时，还可提供第二搜索结果及第二搜索结果对应的第三搜索结果的参考，也即提供症状类型与临床表现的参考信息。

例如医生在电子病历书写时对患者病情描述出现“患者稽留热，最低体温与最高体温相差4～5℃”，此时第二搜索结果得到关键词“稽留热”；第三关键文本信息搜索匹配到“最低体温与最高体温相差4～5℃”与消耗热的典型临床表现相对应。此时可能出现了医生电子病历书写不规范的问题，那么，可以向医推送“稽留热”和“消耗热”的典型临床表现以供参考，以辅助医生对所记录的患者的诊疗数据进行修改。

图6为本申请实施例提供的基于数据分析的疾病提示方法的流程示意图五，步骤S204中，根据候选疾病和检验检查项目，生成疾病提示信息之后，方法还包括：

S601、获取基于疾病提示信息的检验检查结果。

可选地，根据候选疾病和检验检查项目，生成的疾病提示信息可以包括：候选疾病、以及候选疾病对应的推荐检验检查项目。

可选地，患者可以针对各候选疾病做相应的检验检查项目，得到各检验检查项目的检验检查结果。检验检查结果可以通过电子设备进行上传。

例如：疾病提示信息中包括：候选疾病-伤寒，检验检查项目-血常规，检验检查结果则为血常规的检测结果，可以是各种血项数值。

S602、根据检验检查结果，以及候选疾病，确定目标疾病。

可选地，可根据所获取的检验检查结果，与疾病知识库中所记录的各候选疾病对应的检验检查指征进行匹配，将检验检查结果所匹配的检验检查指征对应的疾病确定为候选疾病。

假设疾病知识库如下表2所示：

表2

假设生成的疾病提示信息为：候选疾病-伤寒；

检验检查项目-1)病史采集、2)全面体检、3)入院常规检查：血液、尿液、粪常规、血清学检查、心电图等、4)炎症标志物检查：血常规、血沉、C-反应蛋白、类风湿因子、铁蛋白、降钙素原等、5)病原学检查：细菌、真菌、病毒、寄生虫检查等、6)肿瘤标志物检查、7)特异性抗体检测、8)风湿免疫相关检查、9)特殊体液检查、10)影像学检查：超声波检查、放射学摄影、放射性核素扫描、CT、MRI、PECT等、11)活检：骨髓穿刺检查及骨髓活检、肝穿刺活检、淋巴结穿刺活检等。

而根据疾病知识库中的信息可知伤寒对应的检验检查指征为：1.血常规：白细胞计数减少，一般为3×109/L～5×109/L，以中性粒细胞减少、嗜酸粒细胞减少或消失为特征；2.细菌性检查；3.血清特异性抗体反应。

那么，可确定候选疾病伤寒对应的推荐检验检查项目可以为血常规、病原学检查，那么，在患者进行血常规和病原学检查后，可获取相应的检查结果。

假设检查结果中血常规和病原学检查的结果均符合伤寒对应的检验检查指征，那么，则可确定患者的目标疾病为伤寒。

可以向医生或者患者发送提示信息，以对患者的病症进行预警，提示信息可以包括：患者可能患有伤寒。

可选地，医生可根据自己的临床经验，以及伤寒的相关症状、临床表现等，对患者进行进一步地确诊，以做到疾病的早发现早治疗。

在传染病的发生中，传染源起着重要作用。对于医院感染，不同科室、不同病种、不同诊疗手段以及不同临床路径节点等都有可能引起患者的感染。

因此通过本方法对患者的诊疗数据进行监测和分析，辅助医生进行疾病的相关分析，以达到对疾病的预警，实现疾病的有效预防和控制感染。

S603、根据患者的诊疗数据、以及目标疾病的其他患者历史诊疗数据，分析获取目标疾病的特征信息。

本实施例中，还可通过对患者的诊疗数据的分析，以分析不同疾病的感染因素(特征信息)。

可选地，可以统计与患者同期住院的多个患者的诊疗数据，假设确定患有目标疾病的患者为n人，而假设目标疾病相关的特征信息可能包括多个，那么，针对每个特征信息，可以通过从n个患者的诊疗数据中所抽取的该特征信息的结果，进行数据统计分析，以确定该特征信息是否为目标疾病的特征信息。

例如：特征信息为吸烟史，通过对n个患者的诊疗数据的分析，发现n 个患有目标疾病的患者中有90％的患者都有吸烟史，而90％大于预设的阈值，则可以确定吸烟史这一特征信息可以作为目标疾病的特征信息，也即目标疾病的感染与吸烟有很大的关系。

同理，可以对目标疾病的所有可能的相关特征信息均进行统计分析，以确定目标疾病的特征信息。

对目标疾病的特征信息的分析，可以用于进行疾病感染信息的预警提示和宣传，从而帮助更多的患者避免疾病的感染。

在一些实施例中，本申请的方法还可包括：当患者确定患有目标疾病后，可分别确定患者的第一搜索结果、第二搜索结果和第三搜索结果所属的诊疗节点，从而对目标疾病的感染节点进行分析。

例如：当多个患者的第一搜索结果所属的诊疗节点均为诊疗节点1，而这些患者均确认患有目标疾病，那么，可以将诊疗节点1确定为目标疾病的感染节点，也即在这些诊疗节点患者感染目标疾病的可能性较大。

基于分析得到的目标疾病的感染节点，同样可进行疾病感染预警，以提示医生在对患者进行诊疗的过程中，重点关注目标疾病的感染节点。

如下通过具体的实施例对本申请的方法步骤进行说明：

以由“伤寒杆菌”感染引起的伤寒为例。

1.患者入院，“症状监测”。

从对电子病历进行增加、修改等变更操作时为触发点进行搜索，按临床路径诊疗节点顺序对患者的诊疗数据进行检索。

首先在诊疗节点“A1询问病史”，对患者电子病历概要进行“三级查找(这里的三级查找对应上面的第一关键词搜索、第二关键词搜索和第三关键文本信息搜索)”检索时查询到患者主诉：“一周前开始高热、食欲不振、腹部不适、乏力，以为是感冒发烧居家休息，持续发热体温高达40℃”。通过匹配症状数据库发现“持续发热高达40℃”符合“三级查找”的感染“临床表现”。

在诊疗节点“A1体格检查”，对患者电子病历概要进行“一级查找”检索时，在症状描述“触诊见肝脾肿大、质软、伴肝有压痛”中检索到关键词“肝脾肿大”。

然后在诊疗节点“A2病情初步评估”，对电子病历概要进行“二级查找”检索时，在症状描述“持续高热、呈稽留热”中检索到关键词“稽留热”。

2.分析提示：

根据各级查找到的关键词，匹配症状知识库，可得到与患者的诊疗数据匹配的疾病信息。

其中“稽留热”的“相关感染性疾病”提示包括“1)未经治疗的大叶性肺炎、2)伤寒、3)斑疹伤寒、4)鹦鹉热、5)立克次体感染等”。

其中“肝脾肿大”的“相关感染性疾病”提示包括“1)慢性病毒肝炎， 2)血吸虫病、华支睾吸虫病、包虫病、肝片形吸虫病、弓首蛔蚴病、类圆线虫病、肺吸虫病，3)细菌性感染：伤寒、副伤寒，4)细菌性肝脓肿、细菌性中毒性肝炎，如沙门菌病、产气荚膜杆菌感染，5)螺旋体疾病如钩端螺旋体病、回归热，6)深部真菌病、疟疾、黑热病、锥虫病、弓形虫病等”。

对于同时出现“稽留热”和“肝脾肿大”的相关感染性疾病中均出现了伤寒，则可将伤寒作为患者的候选疾病。

而根据伤寒、以及伤寒对应的推荐检验检查项目，可生成疾病提示信息。

而基于疾病知识库中伤寒所对应的检验检查指征可以从推荐检验检查项目确定出目标检验检查项目，通过获取目标检验检查项目的检查结果，当检查结果与疾病知识库中伤寒所对应的检验检查指征吻合时，则可确定患者的目标疾病为伤寒。

而同样会将患者的目标疾病推送给医生以进行疑似感染伤寒的预警，医生则可进一步地根据临床经验、患者的症状等做进一步地确诊，以最终确定患者是否患有伤寒。

从而通过本申请的方法，可做到疾病的早期预警，以帮助医生早早发现疾病并早早介入治疗，降低患者的风险。

综上所述，本申请实施例提供的基于数据分析的疾病提示方法，通过所创建的症状数据库，对患者的诊疗数据进行查找分析以获取诊疗数据匹配的疾病信息，并根据疾病信息，从预测的各疾病信息中确定患者的候选疾病，以对患者进行疾病的初步预测。进一步地，根据候选疾病以及疾病知识库，获取患者的检验检查项目，通过检验检查项目可对患者进行相关检查，并根据检查结果最终生成疾病提示信息，实现了通过初步判断可以及时生成疾病提示信息，基于疾病提示信息则可对患者进行疾病的及时预警，提高患者的疾病诊疗体验。

其次，基于大批患者的诊疗数据的分析，可分析获取疾病的特征信息，从而进行疾病感染因素的预警，以帮助患者进行疾病的预防。

另外，基于对患者的诊疗数据的各级搜索结果所属的诊疗节点的分析，可分析疾病的感染节点，从而进行疾病感染节点的预警，以帮助医生加强对感染节点的诊疗数据的监测，提高疾病监测的精确性。

下述对用以执行本申请所提供的基于数据分析的疾病提示方法的装置、设备及存储介质等进行说明，其具体的实现过程以及技术效果参见上述，下述不再赘述。

图7为本申请实施例提供的一种基于数据分析的疾病提示装置的示意图，该基于数据分析的疾病提示装置实现的功能对应上述方法执行的步骤。该装置可以理解为上述的电子设备。如图7所示，该装置可包括：查找模块710、确定模块720、获取模块730、生成模块740；

查找模块710，用于根据获取的患者的诊疗数据、以及预先创建的症状数据库，查找获取诊疗数据匹配的疾病信息，疾病信息包括：预测的疾病、以及各疾病的辅助诊断信息；

确定模块720，用于根据诊疗数据匹配的疾病信息，确定患者的至少一项候选疾病；

获取模块730，用于根据候选疾病、以及疾病知识库，查找获取患者的检验检查项目；

生成模块740，用于根据候选疾病和检验检查项目，生成疾病提示信息。

可选地，查找模块710，具体用于对患者的诊疗数据分别进行第一关键词搜索和第二关键词搜索，获取第一搜索结果和/或第二搜索结果；

将第一搜索结果与症状数据库中各第一类型关键词进行匹配，确定第一搜索结果对应的疾病及各疾病的辅助诊断信息；

将第二搜索结果与症状数据库中各第二类型关键词进行匹配，确定第二搜索结果对应的疾病及各疾病的辅助诊断信息。

可选地，查找模块710，具体用于按照诊疗节点顺序，对患者的各诊疗节点的诊疗数据进行预设症状关键词搜索，确定第一搜索结果；

根据第一搜索结果所属的目标诊疗节点及数据位置信息，对患者的各诊疗节点的诊疗数据进行症状类型关键词搜索，确定第二搜索结果。

可选地，查找模块710，具体用于根据第一搜索结果所属的目标诊疗节点及数据位置信息，对患者的目标诊疗节点中数据位置信息所指示的预设字段的诊疗数据进行症状类型关键词搜索，确定第二搜索结果。

可选地，查找模块710，还用于若第二搜索结果为空，则对患者的诊疗数据进行第三关键文本信息搜索，获取第三搜索结果，第三关键文本信息用于指示临床表现；

将第三搜索结果与症状数据库中各第三类型关键文本信息进行匹配，确定第三搜索结果对应的疾病及各疾病的辅助诊断信息。

可选地，确定模块720，具体用于将第一搜索结果对应的疾病及第二搜索结果对应的疾病中的相同疾病，确定为患者的候选疾病。

可选地，确定模块720，具体用于将第一搜索结果对应的各疾病及第三搜索结果对应的各疾病中的相同疾病，确定为患者的候选疾病。

可选地，生成模块740，还用于若第二搜索结果与第三搜索结果不匹配，则根据第二搜索结果、第二搜索结果对应的临床表现信息生成临床提示信息，临床提示信息用于提示医生根据第二搜索结果对应的临床表现信息检查患者的诊疗数据中所记录的临床表现描述是否准确。

可选地，获取模块730，还用于获取基于疾病提示信息的检验检查结果；

确定模块720，还用于根据检验检查结果，以及候选疾病，确定目标疾病；

获取模块730，具体用于根据患者的诊疗数据、以及目标疾病的其他患者历史诊疗数据，分析获取目标疾病的特征信息。

上述装置用于执行前述实施例提供的方法，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或，一个或多个微处理器(digital singnal processor，简称DSP)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称 FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。

上述模块可以经由有线连接或无线连接彼此连接或通信。有线连接可以包括金属线缆、光缆、混合线缆等，或其任意组合。无线连接可以包括通过LAN、WAN、蓝牙、ZigBee、或NFC等形式的连接，或其任意组合。两个或更多个模块可以组合为单个模块，并且任何一个模块可以分成两个或更多个单元。所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考方法实施例中的对应过程，本申请中不再赘述。

图8为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图，该电子设备可包括：处理器801、存储介质802。

存储介质802用于存储程序，处理器801调用存储介质802存储的程序，以执行上述方法实施例。具体实现方式和技术效果类似，这里不再赘述。

其中，存储介质802存储有程序代码，当程序代码被处理器801执行时，使得处理器801执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种示例性实施方式的方法中的各种步骤。

处理器801可以是通用处理器，例如中央处理器(CPU)、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array， FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本申请实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。

存储介质802作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块。存储介质可以包括至少一种类型的存储介质，例如可以包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储介质、随机访问存储介质(Random AccessMemory，RAM)、静态随机访问存储介质(Static Random Access Memory，SRAM)、可编程只读存储介质(Programmable Read Only Memory，PROM)、只读存储介质(Read Only Memory，ROM)、带电可擦除可编程只读存储介质(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、磁性存储介质、磁盘、光盘等等。存储介质是能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。本申请实施例中的存储介质802还可以是电路或者其它任意能够实现存储功能的装置，用于存储程序指令和/或数据。

可选地，本申请还提供一种程序产品，例如计算机可读存储介质，包括程序，该程序在被处理器执行时用于执行上述方法实施例。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，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)或处理器(英文：processor)执行本申请各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储介质(英文： Read-Only Memory，简称：ROM)、随机存取存储介质(英文：Random Access Memory，简称：RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

Claims (12)

1.一种基于数据分析的疾病提示方法，其特征在于，包括：

根据获取的患者的诊疗数据、以及预先创建的症状数据库，查找获取所述诊疗数据匹配的疾病信息，所述疾病信息包括：预测的疾病、以及各疾病的辅助诊断信息；

根据所述诊疗数据匹配的疾病信息，确定所述患者的至少一项候选疾病；

根据所述候选疾病、以及疾病知识库，查找获取所述患者的检验检查项目；

根据所述候选疾病和所述检验检查项目，生成疾病提示信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据获取的患者的诊疗数据、以及预先创建的症状数据库，查找获取所述诊疗数据匹配的疾病信息，包括：

对所述患者的诊疗数据分别进行第一关键词搜索和第二关键词搜索，获取第一搜索结果和/或第二搜索结果；

将所述第一搜索结果与所述症状数据库中各第一类型关键词进行匹配，确定所述第一搜索结果对应的疾病及各疾病的辅助诊断信息；

将所述第二搜索结果与所述症状数据库中各第二类型关键词进行匹配，确定所述第二搜索结果对应的疾病及各疾病的辅助诊断信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述患者的诊疗数据分别进行第一关键词搜索和第二关键词搜索，获取第一搜索结果和/或第二搜索结果，包括：

按照诊疗节点顺序，对所述患者的各诊疗节点的诊疗数据进行预设症状关键词搜索，确定所述第一搜索结果；

根据所述第一搜索结果所属的目标诊疗节点及数据位置信息，对所述患者的各诊疗节点的诊疗数据进行症状类型关键词搜索，确定所述第二搜索结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一搜索结果所属的目标诊疗节点及数据位置信息，对所述患者的各诊疗节点的诊疗数据进行症状类型关键词搜索，确定所述第二搜索结果，包括：

根据所述第一搜索结果所属的目标诊疗节点及数据位置信息，对所述患者的所述目标诊疗节点中所述数据位置信息所指示的预设字段的诊疗数据进行症状类型关键词搜索，确定所述第二搜索结果。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：

若所述第二搜索结果为空，则对所述患者的诊疗数据进行第三关键文本信息搜索，获取第三搜索结果，所述第三关键文本信息用于指示临床表现；

将所述第三搜索结果与所述症状数据库中各第三类型关键文本信息进行匹配，确定所述第三搜索结果对应的疾病及各疾病的辅助诊断信息。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述诊疗数据匹配的疾病信息，确定所述患者的至少一项候选疾病，包括：

将所述第一搜索结果对应的疾病及所述第二搜索结果对应的疾病中的相同疾病，确定为所述患者的候选疾病。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述诊疗数据匹配的疾病信息，确定所述患者的至少一项候选疾病，包括：

将所述第一搜索结果对应的各疾病及所述第三搜索结果对应的各疾病中的相同疾病，确定为所述患者的候选疾病。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：

若所述第二搜索结果与所述第三搜索结果不匹配，则根据所述第二搜索结果、所述第二搜索结果对应的临床表现信息生成临床提示信息，所述临床提示信息用于提示医生根据所述第二搜索结果对应的临床表现信息检查患者的诊疗数据中所记录的临床表现描述是否准确。

9.根据权利要求1-8任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选疾病和所述检验检查项目，生成疾病提示信息之后，所述方法还包括：

获取基于所述疾病提示信息的检验检查结果；

根据所述检验检查结果，以及所述候选疾病，确定目标疾病；

根据所述患者的诊疗数据、以及所述目标疾病的其他患者历史诊疗数据，分析获取所述目标疾病的特征信息。

10.一种基于数据分析的疾病提示装置，其特征在于，包括：查找模块、确定模块、获取模块、生成模块；

所述查找模块，用于根据获取的患者的诊疗数据、以及预先创建的症状数据库，查找获取所述诊疗数据匹配的疾病信息，所述疾病信息包括：预测的疾病、以及各疾病的辅助诊断信息；

所述确定模块，用于根据所述诊疗数据匹配的疾病信息，确定所述患者的至少一项候选疾病；

所述获取模块，用于根据所述候选疾病、以及疾病知识库，查找获取所述患者的检验检查项目；

所述生成模块，用于根据所述候选疾病和所述检验检查项目，生成疾病提示信息。

11.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储介质和总线，所述存储介质存储有所述处理器可执行的程序指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储介质之间通过总线通信，所述处理器执行所述程序指令，以执行时执行如权利要求1至9任一所述的基于数据分析的疾病提示方法。

12.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至9任一所述的基于数据分析的疾病提示方法。

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