CN117995338A - 一种基于语义分析的体检数据处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于语义分析的体检数据处理方法及系统，通过对体检人员对应的体检数据与医疗模型对应的各模拟体检数据进行相似度对比分析，避免了重复数据对医疗研究的无效性，基于体检人员对应体检数据的特估值和罕估值进分析得到体检人员对应体检数据的质估值，直观的了解体检人员对应体检数据的可用性，有效规避了重复数据或常见数据对医疗研究的影响；并通过对体检人员对应的体检数据与各病类对应的模型数据进行对比分析，得到体检人员对应体检数据的指向数据，便于直观了解体检数据的价值，不仅为医疗研究提供了更深的研究，同时还大幅度推动医学创新和改进临床实践。

Description

一种基于语义分析的体检数据处理方法及系统

技术领域

本发明涉及体检数据处理技术领域，具体为一种基于语义分析的体检数据处理方法及系统。

背景技术

体检数据在医学系统中发挥着重要的作用，不仅能够为医生、研究人员和患者提供了丰富的信息，同时还有助于更好地理解患者的健康状况，而体检数据的模型对医学有着更加重要的帮助，能够提高医学教育、培训和研究的效果，因此需要对体检数据进行分析并进行进一步的处理。

体检数据的模型通常具有特殊性和指向性，便于医疗研究人员基于体检数据进行相应的研究和学习，而目前的体检数据研究模型通常存在重复性，不便于对医疗研究提供更深的研究，导致无法推动医学创新和改进临床实践。

发明内容

针对上述存在的技术不足，本发明的目的在于提供一种基于语义分析的体检数据处理方法及系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

本发明第一方面提供一种基于语义分析的体检数据处理方法，包括如下步骤：

F1、体检数据读取：对体检人员对应的体检报告进行获取，并对体检人员对应的体检报告进行分析，得到体检人员对应的体检数据；

优选地，对体检人员对应的体检报告进行分析，得到体检人员对应的体检数据，分析方式为：

从体检人员对应的体检报告中提取医生评价段，并对体检人员对应体检报告的医生评价段进行文字转换，从中提取关键词，得到体检人员对应体检报告的医生评价文字段；

从体检人员对应体检报告的医生评价文字段中提取关键词，得到体检人员对应体检报告的医生评价文字段中各关键词，并提取体检人员对应体检报告的医生评价文字段中各关键词的评价词，同时将体检人员对应体检报告的医生评价文字段中各关键词的评价词与设定的各情感类型对应的评价词进行匹配，得到体检人员对应体检报告的医生评价文字段中各关键词的情感类型，作为体检人员对应各关键词的情感类型；

从体检人员对应的体检报告中提取体检人员对应的病例史，并对体检人员对应体检报告的病例史进行文字转换，从中提取体检人员对应体检报告的自身患病类型集合，作为体检人员对应主体的患病类型集合；

从体检人员对应的体检报告中提取各指标对应的数据，得到体检人员对应体检报告中各指标的数据，作为体检人员对应各指标的数据；

由体检人员对应各关键词的情感类型、体检人员对应各指标的数据、体检人员对应主体的患病类型集合构成体检人员对应的体检数据。

F2、数据特殊性分析：对体检人员对应的基本数据进行获取，并基于体检人员对应的基本数据和体检数据对体检人员对应体检数据的特估值进行分析，得到体检人员对应体检数据的特估值；

优选地，基于体检人员对应的基本数据和体检数据对体检人员对应体检数据的特估值进行分析，得到体检人员对应体检数据的特估值，分析过程为：

从体检人员对应的基本数据中提取体检人员对应的身高、体重、年龄，并通过分析得到体检人员对应的基本信息评估指数，将体检人员对应的基本信息评估指数与设定的各基本等级对应的基本信息评估指数阈值进行匹配，得到体检人员对应的基本等级；

将体检人员对应的基本等级与设定的各基本等级对应的参考体检数据进行匹配，得到体检人员对应的参考体检数据；

从体检人员对应的参考体检数据中提取体检人员对应各关键词的参考情感类型和体检人员对应各指标的参考数据；

从体检人员对应的体检数据中提取体检人员对应各关键词的情感类型和体检人员对应各指标的数据；

将体检人员对应各关键词的情感类型与其对应关键词的参考情感类型进行对比分析，得到体检人员对应关键词的偏差值PZ；

从数据库中提取各指标对应各记录数据的出现概率，将体检人员对应各指标的数据与对应指标的各记录数据的出现概率进行匹配，得到体检人员对应各指标中数据的出现概率，f表示为各指标的编号，f=1,2,...,g，f取值为正整数，g表示为指标编号的总数；

将体检人员对应各指标的参考数据记为，将体检人员对应各指标的数据记为/>，依据公式/>计算出体检人员对应指标数据的新估值ZB，a1、a2为设定的权值因子，a1、a2的取值范围均大于0小于1；

依据公式TG=PZ×a3+ZB×a4计算出体检人员对应体检数据的特估值TG，a3、a4为设定的权值因子，a3、a4的取值范围均大于0小于1。

F3、数据重复性分析：从数据库中提取医疗模型对应的各模拟体检数据，将体检人员对应的体检数据与医疗模型对应的各模拟体检数据进行相似度对比分析，得到体检人员对应体检数据与医疗模型对应各模拟体检数据的相似指数，并由此分析得到体检人员对应体检数据的罕估值；

优选地，体检人员对应的体检数据与医疗模型对应的各模拟体检数据进行相似度对比分析，得到体检人员对应体检数据与医疗模型对应各模拟体检数据的相似指数，分析方式为：

从体检人员对应的体检数据中提取体检人员对应各指标的数据，从医疗模型对应的各模拟体检数据中提取医疗模型对应各模拟体检数据中各指标的模拟体检数据，记为/>，j表示为各模拟体检数据的编号，j=1,2,...,m，j取值为正整数，m表示为模拟体检数据编号的总数；

从体检人员对应的体检数据中提取体检人员对应各关键词的情感类型，从医疗模型对应的各模拟体检数据中提取医疗模型对应各模拟体检数据中各关键词的情感类型，将体检人员对应各关键词的情感类型与各模拟体检数据中相应关键词的情感类型进行对比，若体检人员对应某关键词的情感类型与某模拟体检数据中相应关键词的情感类型匹配成功，则将该模拟体检数据中该关键词记为匹配词，统计得到该模拟体检数据的各匹配词，进而通过得到医疗模型对应各模拟体检数据的各匹配词，统计匹配词的数量，得到医疗模型对应各模拟体检数据的匹配词的数量；

依据公式计算出体检人员对应体检数据与医疗模型对应各模拟体检数据的相似指数/>，a5、a6为设定的权值因子，a5、a6的取值范围均大于0小于1。

优选地，体检人员对应体检数据的罕估值，依据公式计算出体检人员对应体检数据的罕估值HG，a7为设定的比例因子，a7的取值范围为大于0小于1，m为模拟体检数据编号的总数。

F4、数据质量分析：对体检人员对应体检数据的特估值和罕估值进行综合分析，得到体检人员对应体检数据的质估值，由此分析得到体检人员对应体检数据的质量状态，若体检人员对应体检数据的质量状态为正常状态，执行步骤F5，反之，将体检人员对应的体检数据作为处理数据，执行步骤F6；

优选地，对体检人员对应体检数据的特估值和罕估值进行综合分析，得到体检人员对应体检数据的质估值，依据公式ZG=TG×b1+HG×b2计算出体检人员对应体检数据的质估值ZG，b1为设定的体检人员对应体检数据的特估值对应的权值因子，b2为设定的体检人员对应体检数据的罕估值对应的影响因子，b1、b2的取值范围均大于0小于1。

优选地，体检人员对应体检数据的质量状态，分析方式为：将体检人员对应体检数据的质估值与设定的质估值阈值进行对比，若体检人员对应体检数据的质估值大于设定的质估值阈值，则判定体检人员对应体检数据的质量状态为正常状态，若体检人员对应体检数据的质估值小于或等于设定的质估值阈值，则判定体检人员对应体检数据的质量状态为异常状态。

F5、数据指向性分析：从数据库中提取各病类对应的模型数据，将体检人员对应的体检数据与各病类对应的模型数据进行对比分析，得到体检人员对应体检数据与各病类的关联值，由此分析得到体检人员对应体检数据的指向数据，将体检人员对应体检数据的指向数据作为处理数据，并执行步骤F6；

优选地，将体检人员对应的体检数据与各病类对应的模型数据进行对比分析，得到体检人员对应体检数据与各病类的关联值，分析过程如下：

从各病类对应的模型数据中提取各病体检人员对应体检数据与各病类的关联值类对应各指标的检测数据集合，从体检人员对应的检测数据中提取体检人员对应各指标的数据，将体检人员对应各指标的数据与各病类对应相应指标的检测数据集合进行匹配，若体检人员对应某指标的数据与某病类对应相应指标的检测数据集合匹配成功，则将体检人员对应的该指标记为匹配指标，得到体检人员对应该病类的各匹配指标，同理得到体检人员对应各病类的各匹配指标，统计体检人员对应各病类的匹配指标的数量，r表示为各病类的编号，r=1,2,...,t，r取值为正整数，t表示为病类编号的总数；

从体检人员对应的检测数据中提取体检人员对应主体的患病类型集合，将体检人员对应主体的各患病类型与设定的各患病类型对各病类的影响率进行匹配，得到体检人员对应各病类的影响率；

依据公式计算出体检人员对应体检数据与各病类的关联值/>，g为体检人员对应指标编号的总数，c1、c2为设定的权值因子，c1、c2的取值范围均大于0小于1。

优选地，体检人员对应体检数据的指向数据，分析方式为：

将体检人员对应体检数据与各病类的关联值与设定的关联值阈值进行对比，若某病类的关联值大于设定的关联值阈值，则将该病类记为指向病类，得到体检人员对应体检数据的各指向病类，并从体检人员对应体检数据与各病类的关联值中提取体检人员对应体检数据的各指向病类的关联值；

基于体检人员对应体检数据的各指向病类的关联值将体检人员对应体检数据的各指向病类按照从大到小的顺序依次进行排列，得到体检人员对应体检数据的指向病类的排列顺序，由此作为体检人员对应体检数据的指向数据。

F6、体检数据显示：通过显示终端对体检人员对应的处理数据进行相应的显示。

本发明第二方面提供一种基于语义分析的体检数据处理系统，包括：

体检数据读取模块，用于对体检人员对应的体检报告进行获取，并对体检人员对应的体检报告进行分析，得到体检人员对应的体检数据；

数据特殊性分析模块，用于对体检人员对应的基本数据进行获取，并基于体检人员对应的基本数据和体检数据对体检人员对应体检数据的特估值进行分析，得到体检人员对应体检数据的特估值；

数据重复性分析模块，用于从数据库中提取医疗模型对应的各模拟体检数据，将体检人员对应的体检数据与医疗模型对应的各模拟体检数据进行相似度对比分析，得到体检人员对应体检数据与医疗模型对应各模拟体检数据的相似指数，并由此分析得到体检人员对应体检数据的罕估值；

数据质量分析模块，用于对体检人员对应体检数据的特估值和罕估值进行综合分析，得到体检人员对应体检数据的质估值，由此分析得到体检人员对应体检数据的质量状态，若体检人员对应体检数据的质量状态为正常状态，执行数据指向性分析模块，反之，将体检人员对应的体检数据作为处理数据，发送至显示终端；

数据指向性分析模块，用于从数据库中提取各病类对应的模型数据，将体检人员对应的体检数据与各病类对应的模型数据进行对比分析，得到体检人员对应体检数据与各病类的关联值，由此分析得到体检人员对应体检数据的指向数据，将体检人员对应体检数据的指向数据作为处理数据，并发送至显示终端；

显示终端，用于对体检人员对应的处理数据进行相应的显示；

数据库，用于存储医疗模型对应的各模拟体检数据，存储各病类对应的模型数据。

本发明的有益效果：

本发明通过对体检人员对应的体检报告进行分析，得到体检人员对应的体检数据，进而基于此结合体检人员的基本数据分析得到体检人员对应体检数据的特估值，实现了体检数据模型的特殊性分析，保证了体检数据特殊性分析结果的可靠性，为体检数据的质量分析提供了直观的了解。

本发明通过对体检人员对应的体检数据与医疗模型对应的各模拟体检数据进行相似度对比分析，避免了重复数据对医疗研究的无效性，进而基于体检人员对应体检数据的特估值和罕估值进分析得到体检人员对应体检数据的质估值，能够直观的了解体检人员对应体检数据的可用性，有效规避了重复数据或常见数据对医疗研究的影响，提高了体检数据处理结果的有效性和实用性。

本发明通过对体检人员对应的体检数据与各病类对应的模型数据进行对比分析，得到体检人员对应体检数据的指向数据，便于直观了解体检数据的价值，不仅为医疗研究提供了更深的研究，同时还大幅度推动医学创新和改进临床实践。

附图说明

图1是本发明的方法步骤流程图；

图2是本发明的系统模块连接示意图。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅仅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。

如图1所示，本发明第一方面提供一种基于语义分析的体检数据处理方法，包括如下步骤：

F1、体检数据读取：对体检人员对应的体检报告进行获取，并对体检人员对应的体检报告进行分析，得到体检人员对应的体检数据，具体分析过程如下：

从体检人员对应的体检报告中提取医生评价段，并对体检人员对应体检报告的医生评价段进行文字转换，从中提取关键词，得到体检人员对应体检报告的医生评价文字段；

从体检人员对应体检报告的医生评价文字段中提取关键词，得到体检人员对应体检报告的医生评价文字段中各关键词，并提取体检人员对应体检报告的医生评价文字段中各关键词的评价词，同时将体检人员对应体检报告的医生评价文字段中各关键词的评价词与设定的各情感类型对应的评价词进行匹配，得到体检人员对应体检报告的医生评价文字段中各关键词的情感类型，作为体检人员对应各关键词的情感类型；

需要说明的是，关键词包括身体、头部、心脏等，评价词包括良好、一般、差等。情感类型包括褒义类型、贬义类型、中性类型。

从体检人员对应的体检报告中提取体检人员对应的病例史，并对体检人员对应体检报告的病例史进行文字转换，从中提取体检人员对应体检报告的自身患病类型集合，作为体检人员对应主体的患病类型集合；

从体检人员对应的体检报告中提取各指标对应的数据，得到体检人员对应体检报告中各指标的数据，作为体检人员对应各指标的数据；

需要说明的是，各指标包括：尿酸、血红蛋白、血小板、心率等。

由体检人员对应各关键词的情感类型、体检人员对应各指标的数据、体检人员对应主体的患病类型集合构成体检人员对应的体检数据。

F2、数据特殊性分析：对体检人员对应的基本数据进行获取，并基于体检人员对应的基本数据和体检数据对体检人员对应体检数据的特估值进行分析，得到体检人员对应体检数据的特估值，具体分析过程如下：

将体检人员对应的身高SG、体重TZ、年龄NL进行归一化处理后，取其数值，并代入公式JX=SG×p1+TZ×p2+NL×p3计算出体检人员对应的基本信息评估指数JX，p1、p2、p3为设定的权值因子，p1、p2、p3的取值范围均大于0小于1。

将体检人员对应的基本信息评估指数与设定的各基本等级对应的基本信息评估指数阈值进行匹配，得到体检人员对应的基本等级；

将体检人员对应的基本等级与设定的各基本等级对应的参考体检数据进行匹配，得到体检人员对应的参考体检数据；

从体检人员对应的参考体检数据中提取体检人员对应各关键词的参考情感类型和体检人员对应各指标的参考数据；

从体检人员对应的体检数据中提取体检人员对应各关键词的情感类型和体检人员对应各指标的数据；

将体检人员对应各关键词的情感类型与设定的各情感类型对应的设定值进行匹配，得到体检人员对应各关键词的设定值，i表示为各关键词的编号，i=1,2,...,n，i为正整数，n表示为关键词编号的总数，将体检人员对应各关键词的参考情感类型与设定情感类型对应的设定值进行匹配，得到体检人员对应各关键词的参考设定值/>。

其中，各情感类型对应的设定值具体为：将褒义类型、中性类型、贬义类型按照如上顺序进行排列，其设定值依次减小，例如褒义类型对应的设定值为3，中性类型对应的设定值为2，贬义类型对应的设定值为1。

依据公式计算出体检人员对应关键词的偏差值PZ，p4为设定的修正因子，p4的取值范围大于0小于1。

从数据库中提取各指标对应各记录数据的出现概率，将体检人员对应各指标的数据与对应指标的各记录数据的出现概率进行匹配，得到体检人员对应各指标中数据的出现概率，f表示为各指标的编号，f=1,2,...,g，f取值为正整数，g表示为指标编号的总数；

需要说明的是，各指标对应的各记录数据具体为：各指标对应的各条记录在册的数据，例如血小板的记录数据存在多条，即血小板对应的各记录数据。

将体检人员对应各指标的参考数据记为，将体检人员对应各指标的数据记为，依据公式/>计算出体检人员对应指标数据的新估值ZB，a1、a2为设定的权值因子，a1、a2的取值范围均大于0小于1；

需要说明的是，对体检人员对应各指标的参考数据和体检人员对应各指标的数据进行归一化处理后取其数值，再代入体检人员对应指标数据的新估值的公式中进行计算。

依据公式TG=PZ×a3+ZB×a4计算出体检人员对应体检数据的特估值TG，a3、a4为设定的权值因子，a3、a4的取值范围均大于0小于1。

F3、数据重复性分析：从数据库中提取医疗模型对应的各模拟体检数据，将体检人员对应的体检数据与医疗模型对应的各模拟体检数据进行相似度对比分析，得到体检人员对应体检数据与医疗模型对应各模拟体检数据的相似指数，并由此分析得到体检人员对应体检数据的罕估值，具体分析过程如下：

从体检人员对应的体检数据中提取体检人员对应各指标的数据，从医疗模型对应的各模拟体检数据中提取医疗模型对应各模拟体检数据中各指标的模拟体检数据，记为/>，/>表示为各模拟体检数据的编号，j=1,2,...,m，/>取值为正整数，m表示为模拟体检数据编号的总数；

从体检人员对应的体检数据中提取体检人员对应各关键词的情感类型，从医疗模型对应的各模拟体检数据中提取医疗模型对应各模拟体检数据中各关键词的情感类型，将体检人员对应各关键词的情感类型与各模拟体检数据中相应关键词的情感类型进行对比，若体检人员对应某关键词的情感类型与某模拟体检数据中相应关键词的情感类型匹配成功，则将该模拟体检数据中该关键词记为匹配词，统计得到该模拟体检数据的各匹配词，进而通过得到医疗模型对应各模拟体检数据的各匹配词，统计匹配词的数量，得到医疗模型对应各模拟体检数据的匹配词的数量；

依据公式计算出体检人员对应体检数据与医疗模型对应各模拟体检数据的相似指数/>，a5、a6为设定的权值因子，a5、a6的取值范围均大于0小于1。

需要说明的是，对医疗模型对应各模拟体检数据的匹配词的数量、各模拟体检数据中各指标的模拟体检数据以及体检人员对应各指标的数据均进行归一化处理后，取其数值，再代入体检人员对应体检数据与医疗模型对应各模拟体检数据的相似指数的计算公式中进行计算。

依据公式计算出体检人员对应体检数据的罕估值HG，a7为设定的比例因子，a7的取值范围为大于0小于1，m为模拟体检数据编号的总数。

F4、数据质量分析：对体检人员对应体检数据的特估值和罕估值进行综合分析，得到体检人员对应体检数据的质估值，由此分析得到体检人员对应体检数据的质量状态，具体分析过程如下：

依据公式ZG=TG×b1+HG×b2计算出体检人员对应体检数据的质估值ZG，b1为设定的体检人员对应体检数据的特估值对应的权值因子，b2为设定的体检人员对应体检数据的罕估值对应的影响因子，b1、b2的取值范围均大于0小于1。

将体检人员对应体检数据的质估值与设定的质估值阈值进行对比，若体检人员对应体检数据的质估值大于设定的质估值阈值，则判定体检人员对应体检数据的质量状态为正常状态，若体检人员对应体检数据的质估值小于或等于设定的质估值阈值，则判定体检人员对应体检数据的质量状态为异常状态。

若体检人员对应体检数据的质量状态为正常状态，执行步骤F5，若体检人员对应体检数据的质量状态为异常状态，将体检人员对应的体检数据作为处理数据，执行步骤F6；

F5、数据指向性分析：从数据库中提取各病类对应的模型数据，将体检人员对应的体检数据与各病类对应的模型数据进行对比分析，得到体检人员对应体检数据与各病类的关联值，由此分析得到体检人员对应体检数据的指向数据，具体分析步骤如下：

从各病类对应的模型数据中提取各病体检人员对应体检数据与各病类的关联值类对应各指标的检测数据集合，从体检人员对应的检测数据中提取体检人员对应各指标的数据，将体检人员对应各指标的数据与各病类对应相应指标的检测数据集合进行匹配，若体检人员对应某指标的数据与某病类对应相应指标的检测数据集合匹配成功，则将体检人员对应的该指标记为匹配指标，得到体检人员对应该病类的各匹配指标，同理得到体检人员对应各病类的各匹配指标，统计体检人员对应各病类的匹配指标的数量，r表示为各病类的编号，r=1,2,...,t，r取值为正整数，t表示为病类编号的总数；

从体检人员对应的检测数据中提取体检人员对应主体的患病类型集合，将体检人员对应主体的各患病类型与设定的各患病类型对各病类的影响率进行匹配，得到体检人员对应各病类的影响率；

需要说明的是，各患病类型对应各病类的影响率，例如：哮喘会在一定程度上影响人体的心脏，造成心脏病症，咳嗽会在一定程度上影响人体的肺部，造成肺部病症等。

依据公式计算出体检人员对应体检数据与各病类的关联值/>，g为体检人员对应指标编号的总数，c1、c2为设定的权值因子，c1、c2的取值范围均大于0小于1。

将体检人员对应体检数据与各病类的关联值与设定的关联值阈值进行对比，若某病类的关联值大于设定的关联值阈值，则将该病类记为指向病类，得到体检人员对应体检数据的各指向病类，并从体检人员对应体检数据与各病类的关联值中提取体检人员对应体检数据的各指向病类的关联值；

基于体检人员对应体检数据的各指向病类的关联值将体检人员对应体检数据的各指向病类按照从大到小的顺序依次进行排列，得到体检人员对应体检数据的指向病类的排列顺序，由此作为体检人员对应体检数据的指向数据。

在一个具体的实施例中，若体检人员对应体检数据的指向病类为一个，则将不进行排序，将该指向病类作为体检人员对应体检数据的指向数据。若体检人员对应体检数据与各病类的关联值与设定的关联阈值相比，均小于设定的关联阈值，则将体检人员对应体检数据与各病类的关联值按照从大到小的顺序依次进行排列，得到体检人员对应体检数据的病类的排列顺序，作为体检人员对应体检数据的指向数据。

将体检人员对应体检数据的指向数据作为处理数据，并执行步骤F6；

需要说明的是，各病类对应的模型数据包括：各病类对应各指标的检测数据集合，即一个指标对应多个检测数据。例如血红蛋白对应的不同的检测的数据。

F6、体检数据显示：通过显示终端对体检人员对应的处理数据进行相应的显示。

如图2所示，本发明第二方面提供一种基于语义分析的体检数据处理系统，包括：体检数据读取模块、数据特殊性分析模块、数据重复性分析模块、数据质量分析模块、数据指向性分析模块、显示终端和数据库。

体检数据读取模块，用于对体检人员对应的体检报告进行获取，并对体检人员对应的体检报告进行分析，得到体检人员对应的体检数据；

数据特殊性分析模块，用于对体检人员对应的基本数据进行获取，并基于体检人员对应的基本数据和体检数据对体检人员对应体检数据的特估值进行分析，得到体检人员对应体检数据的特估值；

数据重复性分析模块，用于从数据库中提取医疗模型对应的各模拟体检数据，将体检人员对应的体检数据与医疗模型对应的各模拟体检数据进行相似度对比分析，得到体检人员对应体检数据与医疗模型对应各模拟体检数据的相似指数，并由此分析得到体检人员对应体检数据的罕估值；

数据质量分析模块，用于对体检人员对应体检数据的特估值和罕估值进行综合分析，得到体检人员对应体检数据的质估值，由此分析得到体检人员对应体检数据的质量状态，若体检人员对应体检数据的质量状态为正常状态，执行数据指向性分析模块，反之，将体检人员对应的体检数据作为处理数据，发送至显示终端；

数据指向性分析模块，用于从数据库中提取各病类对应的模型数据，将体检人员对应的体检数据与各病类对应的模型数据进行对比分析，得到体检人员对应体检数据与各病类的关联值，由此分析得到体检人员对应体检数据的指向数据，将体检人员对应体检数据的指向数据作为处理数据，并发送至显示终端；

显示终端，用于对体检人员对应的处理数据进行相应的显示；

数据库，用于存储各指标对应各记录数据的出现概率，存储医疗模型对应的各模拟体检数据，存储各病类对应的模型数据。

以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本发明提交文件所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于语义分析的体检数据处理方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤F1、体检数据读取：对体检人员对应的体检报告进行获取，并对体检人员对应的体检报告进行分析，得到体检人员对应的体检数据；

步骤F2、数据特殊性分析：对体检人员对应的基本数据进行获取，并基于体检人员对应的基本数据和体检数据对体检人员对应体检数据的特估值进行分析，得到体检人员对应体检数据的特估值；

步骤F3、数据重复性分析：从数据库中提取医疗模型对应的各模拟体检数据，将体检人员对应的体检数据与医疗模型对应的各模拟体检数据进行相似度对比分析，得到体检人员对应体检数据与医疗模型对应各模拟体检数据的相似指数，并由此分析得到体检人员对应体检数据的罕估值；

步骤F4、数据质量分析：对体检人员对应体检数据的特估值和罕估值进行综合分析，得到体检人员对应体检数据的质估值，由此分析得到体检人员对应体检数据的质量状态，若体检人员对应体检数据的质量状态为正常状态，执行步骤F5，反之，将体检人员对应的体检数据作为处理数据，执行步骤F6；

步骤F5、数据指向性分析：从数据库中提取各病类对应的模型数据，将体检人员对应的体检数据与各病类对应的模型数据进行对比分析，得到体检人员对应体检数据与各病类的关联值，由此分析得到体检人员对应体检数据的指向数据，将体检人员对应体检数据的指向数据作为处理数据，并执行步骤F6；

步骤F6、体检数据显示：通过显示终端对体检人员对应的处理数据进行相应的显示。

2.根据权利要求1所述的一种基于语义分析的体检数据处理方法，其特征在于，步骤F1中，对体检人员对应的体检报告进行分析，得到体检人员对应的体检数据，分析方式为：

从体检人员对应的体检报告中提取医生评价段，并对体检人员对应体检报告的医生评价段进行文字转换，从中提取关键词，得到体检人员对应体检报告的医生评价文字段；

从体检人员对应体检报告的医生评价文字段中提取关键词，得到体检人员对应体检报告的医生评价文字段中各关键词，并提取体检人员对应体检报告的医生评价文字段中各关键词的评价词，同时将体检人员对应体检报告的医生评价文字段中各关键词的评价词与设定的各情感类型对应的评价词进行匹配，得到体检人员对应体检报告的医生评价文字段中各关键词的情感类型，作为体检人员对应各关键词的情感类型；

从体检人员对应的体检报告中提取体检人员对应的病例史，并对体检人员对应体检报告的病例史进行文字转换，从中提取体检人员对应体检报告的自身患病类型集合，作为体检人员对应的患病类型集合；

从体检人员对应的体检报告中提取各指标对应的数据，得到体检人员对应体检报告中各指标的数据，作为体检人员对应各指标的数据；

由体检人员对应各关键词的情感类型、体检人员对应各指标的数据、体检人员对应的患病类型集合构成体检人员对应的体检数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于语义分析的体检数据处理方法，其特征在于，步骤F2中，基于体检人员对应的基本数据和体检数据对体检人员对应体检数据的特估值进行分析，得到体检人员对应体检数据的特估值，分析过程为：

从体检人员对应的基本数据中提取体检人员对应的身高、体重、年龄，并通过分析得到体检人员对应的基本信息评估指数，将体检人员对应的基本信息评估指数与设定的各基本等级对应的基本信息评估指数阈值进行匹配，得到体检人员对应的基本等级；

将体检人员对应的基本等级与设定的各基本等级对应的参考体检数据进行匹配，得到体检人员对应的参考体检数据；

从体检人员对应的参考体检数据中提取体检人员对应各关键词的参考情感类型和体检人员对应各指标的参考数据；

从体检人员对应的体检数据中提取体检人员对应各关键词的情感类型和体检人员对应各指标的数据；

将体检人员对应各关键词的情感类型与其对应关键词的参考情感类型进行对比分析，得到体检人员对应关键词的偏差值PZ；

从数据库中提取各指标对应各记录数据的出现概率，将体检人员对应各指标的数据与对应指标的各记录数据的出现概率进行匹配，得到体检人员对应各指标中数据的出现概率，f表示为各指标的编号，f=1,2,...,g，f取值为正整数，g表示为体检人员对应指标编号的总数；

将体检人员对应各指标的参考数据记为，将体检人员对应各指标的数据记为，依据公式/>计算出体检人员对应指标数据的新估值ZB，a1、a2为设定的权值因子，a1、a2的取值范围均大于0小于1；

依据公式TG=PZ×a3+ZB×a4计算出体检人员对应体检数据的特估值TG，a3、a4为设定的权值因子，a3、a4的取值范围均大于0小于1。

4.根据权利要求3所述的一种基于语义分析的体检数据处理方法，其特征在于，步骤F3中，体检人员对应的体检数据与医疗模型对应的各模拟体检数据进行相似度对比分析，得到体检人员对应体检数据与医疗模型对应各模拟体检数据的相似指数，分析方式为：

从体检人员对应的体检数据中提取体检人员对应各指标的数据，从医疗模型对应的各模拟体检数据中提取医疗模型对应各模拟体检数据中各指标的模拟体检数据，记为，j表示为各模拟体检数据的编号，j=1,2,...,m，j取值为正整数，m表示为模拟体检数据编号的总数；

从体检人员对应的体检数据中提取体检人员对应各关键词的情感类型，从医疗模型对应的各模拟体检数据中提取医疗模型对应各模拟体检数据中各关键词的情感类型，将体检人员对应各关键词的情感类型与各模拟体检数据中相应关键词的情感类型进行对比，若体检人员对应某关键词的情感类型与某模拟体检数据中相应关键词的情感类型匹配成功，则将该模拟体检数据中该关键词记为匹配词，统计得到该模拟体检数据的各匹配词，进而通过得到医疗模型对应各模拟体检数据的各匹配词，统计匹配词的数量，得到医疗模型对应各模拟体检数据的匹配词的数量；

依据公式计算出体检人员对应体检数据与医疗模型对应各模拟体检数据的相似指数/>，a5、a6为设定的权值因子，a5、a6的取值范围均大于0小于1。

5.根据权利要求4所述的一种基于语义分析的体检数据处理方法，其特征在于，步骤F3中，体检人员对应体检数据的罕估值，分析方式为：

依据公式计算出体检人员对应体检数据的罕估值HG，a7为设定的比例因子，a7的取值范围为大于0小于1，m为模拟体检数据编号的总数。

6.根据权利要求5所述的一种基于语义分析的体检数据处理方法，其特征在于，步骤F4中，对体检人员对应体检数据的特估值和罕估值进行综合分析，得到体检人员对应体检数据的质估值，分析方式为：

依据公式ZG=TG×b1+HG×b2计算出体检人员对应体检数据的质估值ZG，b1为设定的体检人员对应体检数据的特估值对应的权值因子，b2为设定的体检人员对应体检数据的罕估值对应的影响因子，b1、b2的取值范围均大于0小于1。

7.根据权利要求6所述的一种基于语义分析的体检数据处理方法，其特征在于，步骤F4中，分析得到体检人员对应体检数据的质量状态，分析方式为：

将体检人员对应体检数据的质估值与设定的质估值阈值进行对比，若体检人员对应体检数据的质估值大于设定的质估值阈值，则判定体检人员对应体检数据的质量状态为正常状态，若体检人员对应体检数据的质估值小于或等于设定的质估值阈值，则判定体检人员对应体检数据的质量状态为异常状态。

8.根据权利要求1所述的一种基于语义分析的体检数据处理方法，其特征在于，步骤F5中，将体检人员对应的体检数据与各病类对应的模型数据进行对比分析，得到体检人员对应体检数据与各病类的关联值，分析过程如下：

从各病类对应的模型数据中提取各病类体检人员对应体检数据与各病类的关联值对应各指标的检测数据集合，从各病类体检人员对应的检测数据中提取各病类体检人员对应各指标的数据，将体检人员对应各指标的数据与各病类对应相应指标的检测数据集合进行匹配，若体检人员对应某指标的数据与某病类对应相应指标的检测数据集合匹配成功，则将体检人员对应的该指标记为匹配指标，得到体检人员对应该病类的各匹配指标，同理得到体检人员对应各病类的各匹配指标，统计体检人员对应各病类的匹配指标的数量，r表示为各病类的编号，r=1,2,...,t，r取值为正整数，t表示为病类编号的总数；

从体检人员对应的检测数据中提取体检人员对应的患病类型集合，将体检人员对应的各患病类型与设定的各患病类型对各病类的影响率进行匹配，得到体检人员对应各病类的影响率；

依据公式计算出体检人员对应体检数据与各病类的关联值/>，g为体检人员对应指标编号的总数，c1、c2为设定的权值因子，c1、c2的取值范围均大于0小于1。

9.根据权利要求8所述的一种基于语义分析的体检数据处理方法，其特征在于，步骤F5中，分析得到体检人员对应体检数据的指向数据，分析方式为：

将体检人员对应体检数据与各病类的关联值与设定的关联值阈值进行对比，若某病类的关联值大于设定的关联值阈值，则将该病类记为指向病类，得到体检人员对应体检数据的各指向病类，并从体检人员对应体检数据与各病类的关联值中提取体检人员对应体检数据的各指向病类的关联值；

基于体检人员对应体检数据的各指向病类的关联值将体检人员对应体检数据的各指向病类按照从大到小的顺序依次进行排列，得到体检人员对应体检数据的指向病类的排列顺序，由此作为体检人员对应体检数据的指向数据。

10.一种基于语义分析的体检数据处理系统，其特征在于，所述系统包括：

体检数据读取模块，用于对体检人员对应的体检报告进行获取，并对体检人员对应的体检报告进行分析，得到体检人员对应的体检数据；

数据特殊性分析模块，用于对体检人员对应的基本数据进行获取，并基于体检人员对应的基本数据和体检数据对体检人员对应体检数据的特估值进行分析，得到体检人员对应体检数据的特估值；

数据重复性分析模块，用于从数据库中提取医疗模型对应的各模拟体检数据，将体检人员对应的体检数据与医疗模型对应的各模拟体检数据进行相似度对比分析，得到体检人员对应体检数据与医疗模型对应各模拟体检数据的相似指数，并由此分析得到体检人员对应体检数据的罕估值；

数据质量分析模块，用于对体检人员对应体检数据的特估值和罕估值进行综合分析，得到体检人员对应体检数据的质估值，由此分析得到体检人员对应体检数据的质量状态，若体检人员对应体检数据的质量状态为正常状态，执行数据指向性分析模块，反之，将体检人员对应的体检数据作为处理数据，发送至显示终端；

数据指向性分析模块，用于从数据库中提取各病类对应的模型数据，将体检人员对应的体检数据与各病类对应的模型数据进行对比分析，得到体检人员对应体检数据与各病类的关联值，由此分析得到体检人员对应体检数据的指向数据，将体检人员对应体检数据的指向数据作为处理数据，并发送至显示终端；

显示终端，用于对体检人员对应的处理数据进行相应的显示；

数据库，用于存储医疗模型对应的各模拟体检数据，存储各病类对应的模型数据。