CN117271711A - 一种基于相似度计算的医疗病例检索方法与系统 - Google Patents

一种基于相似度计算的医疗病例检索方法与系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于相似度计算的医疗病例检索方法与系统，属于信息检索技术领域。其中，该方法包括：对医疗病例数据序列进行趋势相同点合并得到特征点。对特征点添加噪声和非线性估计，得到重建数据序列。计算重建数据序列的均值点与其他数据点的距离，得到聚类中心和聚类范围，进一步得到R树模型，对R树模型进行数据加密得到密文数据集。将用户检索需求文本输入BERT模型并进行特征提取得到检索特征向量，根据检索特征向量生成查询陷门，计算查询陷门和密文数据集的相似度得到加密数据。对加密数据进行解密，将所述医疗病例输出至客户端。提高了构建R树模型的效率和检索的效率，保护了患者和医护人员的隐私安全。

Description

一种基于相似度计算的医疗病例检索方法与系统
技术领域
本发明属于信息检索技术领域，具体涉及一种基于相似度计算的医疗病例检索方法与系统。
背景技术
随着越来越多的人工智能、传感技术等高科技技术融入到医疗行业中，智慧医疗应运而生。智慧医疗，即利用最先进的物联网技术建立以健康档案为中心的区域医疗信息平台，通过患者与医疗设备、医护人员、医疗机构之间的互动，使医疗服务真正智能化。
纵观国内外对信息检索方法的研究发现更多的是通过数据挖掘对检索算法进行改进，利用人工智能构建模型对数据进行智能分类和预测，从而提高系统的检索效率。但是在实际的应用中也发现使用数据挖掘技术的索引需要根据实际情况选择合适的聚类方式，才能使索引效果达到最佳。
此外，传统的检索一般基于明文的检索，然而直接把明文数据或索引上传到云端容易导致医务人员和数据的隐私被披露。
发明内容
为解决现有技术中存在的上述问题，本发明提供了一种基于相似度计算的医疗病例检索方法与系统。第一方面，本发明提供的方法可以通过以下方案实现：
S1：获取医疗病例数据序列，所述医疗病例数据序列包括参数序列和时间序列，对所述医疗病例数据序列进行趋势相同点合并得到特征点；
S2：对所述特征点添加噪声得到模糊特征点，对所述模糊特征点进行非线性估计，得到重建数据序列；
S3：计算所述重建数据序列的均值点，计算所述均值点与其他数据点的距离，得到聚类中心和聚类范围，根据所述聚类中心和所述聚类范围得到R树模型，对所述R树模型进行数据加密得到密文数据集；
S4：获取用户检索需求文本，将所述用户检索需求文本输入BERT模型得到检索句向量，对所述检索句向量进行特征提取得到检索特征向量，根据所述检索特征向量生成查询陷门，计算所述查询陷门和所述密文数据集的相似度得到加密数据；
S5：对所述加密数据进行解密得到医疗病例，将所述医疗病例输出至客户端。
具体地，S1的具体实现方法包括：
S101：获取所述医疗病例数据序列，计算所述参数序列在对应长度的时间序列处的一阶微分，得到趋势特征点；
S102：将所述趋势特征点对应的参数序列按照时间序列的升序排列，计算所述趋势特征点对应的参数序列中相邻点的时间距离，将所述时间距离相同的参数序列进行合并，得到所述特征点。
具体地，S2的具体实现方法包括：
S201：计算所述特征点的时间间距，计算公式为：，其中，/>为相邻的特征点的时间序列，a为预定的时间计算参数；
S202：根据所述时间间距对所述特征点分配隐私权重，对所述隐私权重和所述特征点进行拉普拉斯计算，得到所述模糊特征点；
S203：根据所述模糊特征点和所述时间间距生成偏向曲线，所述偏向曲线的生成函数为：，其中，/>和/>为相邻的所述模糊特征点，/>为预设的坡度参数，在所述偏向曲线中根据所述时间序列取点得到所述重建数据序列。
具体地，S3的具体实现方法包括：
S301：计算所述重建数据序列的均值点，计算所述均值点与其他数据点的距离，计算公式为：，其中，r为所述均值点，c为所述其他数据点，d为数据空间的维度；
S302：将所述距离与距离标准进行比较，当所述距离小于所述距离标准时，所述其他数据点在所述均值点的聚类范围内，所述均值点为所述距离范围的聚类中心，所述距离标准为，其中，m为所述重建数据序列中的数据点数量，D为所述数据空间的范围，所述聚类中心和所述聚类范围构成所述R树模型，所述R树模型包括索引和数据；
S303：使用主密钥为所述索引进行加密，使用次密钥对所述数据进行加密，得到所述密文数据集。
具体地，S4中的根据所述检索特征向量生成查询陷门的具体实现方法包括：
对所述检索特征向量的维度进行维度扩展得到高维检索向量，将所述高维检索向量乘以随机数，满足/>，得到随机高维向量，根据所述随机高维向量更称所述查询陷门，所述查询陷门为：/>，其中，/>为所述主密钥，/>为所述次密钥。
第二方面，本发明还提供了一种基于相似度计算的医疗病例检索系统，包括以下模块：
数据采集模块，用于采集所述医疗病例数据序列，对所述医疗病例数据序列进行数据校验和格式转换；
检索模型构建模块，用于对所述医疗病例数据序列进行处理得到所述得到所述重建数据序列，计算所述重建数据序列的均值点与其他数据点的距离，得到所述聚类中心和所述聚类范围，根据所述聚类中心和所述聚类范围得到所述R树模型；
用户检索客户端，用于获取所述用户检索需求文本，将所述用户检索需求文本输入BERT模型得到检索句向量，对所述检索句向量进行特征提取得到检索特征向量，根据所述检索特征向量生成查询陷门，展示所述医疗病例；
数据库，对所述R树模型进行数据加密得到所述密文数据集，存储所述密文数据集，计算所述查询陷门和所述密文数据集的相似度得到所述加密数据，对所述加密数据进行解密得到所述医疗病例。
本发明的有益效果为：
（1）通过先计算聚类中心，再计算聚类范围的方法，提高了构建R树模型的效率，R树模型可以有效的提高检索的效率；
（2）通过对R树模型进行加密，在检索时使用查询陷门进行密文检索，保护了患者和医护人员的隐私安全。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明中的基于相似度计算的医疗病例检索方法的流程示意图；
图2为本发明中的基于相似度计算的医疗病例检索系统的结构框图。
具体实施方式
为更进一步阐述本发明为实现预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。
请参阅图1，一种基于相似度计算的医疗病例检索方法的流程示意图，包括以下步骤：
S1：获取医疗病例数据序列，所述医疗病例数据序列包括参数序列和时间序列，对所述医疗病例数据序列进行趋势相同点合并得到特征点；
S2：对所述特征点添加噪声得到模糊特征点，对所述模糊特征点进行非线性估计，得到重建数据序列；
S3：计算所述重建数据序列的均值点，计算所述均值点与其他数据点的距离，得到聚类中心和聚类范围，根据所述聚类中心和所述聚类范围得到R树模型，对所述R树模型进行数据加密得到密文数据集；
S4：获取用户检索需求文本，将所述用户检索需求文本输入BERT模型得到检索句向量，对所述检索句向量进行特征提取得到检索特征向量，根据所述检索特征向量生成查询陷门，计算所述查询陷门和所述密文数据集的相似度得到加密数据；
S5：对所述加密数据进行解密得到医疗病例，将所述医疗病例输出至客户端。
在本实施例中，S1的具体实现方法包括：
获取所述医疗病例数据序列，计算所述参数序列在对应长度的时间序列处的一阶微分，通过计算序列的一阶微分，可以将处于增加或减少周期的点与处于恒定周期的点区分开来。
此阶段的目标是查找检索出的序列中的特征点，所以只需要关注处于增加或减少周期的点。然而，给定长度为n的序列si，满足上面要求的点的数量仍然是巨大的。因此，需要将所述趋势特征点对应的参数序列按照时间序列的升序排列，计算所述趋势特征点对应的参数序列中相邻点的时间距离，将所述时间距离相同的参数序列进行合并，得到所述特征点。
在本实施例中，S2的具体实现方法包括：
计算所述特征点的时间间距，计算公式为：，其中，为相邻的特征点的时间序列，a为预定的时间计算参数。根据所述时间间距对所述特征点分配隐私权重，敏感点的时间尺度越大，其所分配的隐私预算就越多。将隐私预算划分为较小的隐私预算后，下一步就是根据每个较小的隐私预算生成一组噪声敏感点，对所述隐私权重和所述特征点进行拉普拉斯计算，得到所述模糊特征点。
根据所述模糊特征点和所述时间间距生成偏向曲线，所述偏向曲线的生成函数为：，其中，/>和/>为相邻的所述模糊特征点，为预设的坡度参数，在所述偏向曲线中根据所述时间序列取点得到所述重建数据序列。
在本实施例中，S3的具体实现方法为：
选择聚类中心时，首先获取类中数据的均值点，然后计算该均值点与其他数据间的距离，计算公式为：，其中，r为所述均值点，c为所述其他数据点，d为数据空间的维度。
将所述距离与距离标准进行比较，当所述距离小于所述距离标准时，所述其他数据点在所述均值点的聚类范围内，所述均值点为所述距离范围的聚类中心，所述距离标准为，其中，m为所述重建数据序列中的数据点数量，D为所述数据空间的范围，所述聚类中心和所述聚类范围构成所述R树模型，所述R树模型包括索引和数据。
使用主密钥为所述索引进行加密，使用次密钥对所述数据进行加密，得到所述密文数据集。
在本实施例中，S4中的根据所述检索特征向量生成查询陷门的具体实现方法包括：
对所述检索特征向量的维度进行维度扩展得到高维检索向量，将所述高维检索向量乘以随机数，满足/>，得到随机高维向量，根据所述随机高维向量更称所述查询陷门，所述查询陷门为：/>，其中，/>为所述主密钥，/>为所述次密钥。
另一方面，如图2所示，本发明的实施例还包括一种基于相似度计算的医疗病例检索系统，具体包括以下模块：
数据采集模块，用于采集所述医疗病例数据序列，对所述医疗病例数据序列进行数据校验和格式转换；
检索模型构建模块，用于对所述医疗病例数据序列进行处理得到所述得到所述重建数据序列，计算所述重建数据序列的均值点与其他数据点的距离，得到所述聚类中心和所述聚类范围，根据所述聚类中心和所述聚类范围得到所述R树模型；
用户检索客户端，用于获取所述用户检索需求文本，将所述用户检索需求文本输入BERT模型得到检索句向量，对所述检索句向量进行特征提取得到检索特征向量，根据所述检索特征向量生成查询陷门，展示所述医疗病例；
数据库，对所述R树模型进行数据加密得到所述密文数据集，存储所述密文数据集，计算所述查询陷门和所述密文数据集的相似度得到所述加密数据，对所述加密数据进行解密得到所述医疗病例。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简介修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (6)

1.一种基于相似度计算的医疗病例检索方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：获取医疗病例数据序列，所述医疗病例数据序列包括参数序列和时间序列，对所述医疗病例数据序列进行趋势相同点合并得到特征点；
S2：对所述特征点添加噪声得到模糊特征点，对所述模糊特征点进行非线性估计，得到重建数据序列；
S3：计算所述重建数据序列的均值点，计算所述均值点与其他数据点的距离，得到聚类中心和聚类范围，根据所述聚类中心和所述聚类范围得到R树模型，对所述R树模型进行数据加密得到密文数据集；
S4：获取用户检索需求文本，将所述用户检索需求文本输入BERT模型得到检索句向量，对所述检索句向量进行特征提取得到检索特征向量，根据所述检索特征向量生成查询陷门，计算所述查询陷门和所述密文数据集的相似度得到加密数据；
S5：对所述加密数据进行解密得到医疗病例，将所述医疗病例输出至客户端。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1的具体实现方法包括：
S101：获取所述医疗病例数据序列，计算所述参数序列在对应长度的时间序列处的一阶微分，得到趋势特征点；
S102：将所述趋势特征点对应的参数序列按照时间序列的升序排列，计算所述趋势特征点对应的参数序列中相邻点的时间距离，将所述时间距离相同的参数序列进行合并，得到所述特征点。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2的具体实现方法包括：
S201：计算所述特征点的时间间距，计算公式为：，其中，为相邻的特征点的时间序列，a为预定的时间计算参数；
S202：根据所述时间间距对所述特征点分配隐私权重，对所述隐私权重和所述特征点进行拉普拉斯计算，得到所述模糊特征点；
S203：根据所述模糊特征点和所述时间间距生成偏向曲线，所述偏向曲线的生成函数为：，其中，/>和/>为相邻的所述模糊特征点，/>为预设的坡度参数，在所述偏向曲线中根据所述时间序列取点得到所述重建数据序列。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3的具体实现方法包括：
S301：计算所述重建数据序列的均值点，计算所述均值点与其他数据点的距离，计算公式为：，其中，r为所述均值点，c为所述其他数据点，d为数据空间的维度；
S302：将所述距离与距离标准进行比较，当所述距离小于所述距离标准时，所述其他数据点在所述均值点的聚类范围内，所述均值点为所述聚类范围的聚类中心，所述距离标准为，其中，m为所述重建数据序列中的数据点数量，D为所述数据空间的范围，所述聚类中心和所述聚类范围构成所述R树模型，所述R树模型包括索引和数据；
S303：使用主密钥为所述索引进行加密，使用次密钥对所述数据进行加密，得到所述密文数据集。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述S4中的根据所述检索特征向量生成查询陷门的具体实现方法包括：
对所述检索特征向量的维度进行维度扩展得到高维检索向量，将所述高维检索向量乘以随机数，满足/>，得到随机高维向量，根据所述随机高维向量更称所述查询陷门，所述查询陷门为：/>，其中，/>为所述主密钥，/>为所述次密钥。
6.一种基于相似度计算的医疗病例检索系统，使用如权利要求1-5所述的方法运行，其特征在于，包括以下模块：
数据采集模块，用于采集所述医疗病例数据序列，对所述医疗病例数据序列进行数据校验和格式转换；
检索模型构建模块，用于对所述医疗病例数据序列进行处理得到所述重建数据序列，计算所述重建数据序列的均值点与其他数据点的距离，得到所述聚类中心和所述聚类范围，根据所述聚类中心和所述聚类范围得到所述R树模型；
用户检索客户端，用于获取所述用户检索需求文本，将所述用户检索需求文本输入BERT模型得到检索句向量，对所述检索句向量进行特征提取得到检索特征向量，根据所述检索特征向量生成查询陷门，展示所述医疗病例；
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