本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)管理，尤其是一種基于知識(shí)圖譜的中醫(yī)電子病歷智能分類方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著醫(yī)療技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，電子病歷作為數(shù)字化醫(yī)療記錄的重要形式，在越來越多的醫(yī)院得到推廣和應(yīng)用。電子病歷不同于傳統(tǒng)的手寫紙張病歷，它以電子設(shè)備（如計(jì)算機(jī)、健康卡等）為載體，實(shí)現(xiàn)了病歷數(shù)據(jù)的保存、管理、傳輸和重現(xiàn)，極大提高了醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量。

2、中醫(yī)電子病歷是在傳統(tǒng)電子病歷的基礎(chǔ)上，結(jié)合中醫(yī)診療的特點(diǎn)而發(fā)展起來的。中醫(yī)診療強(qiáng)調(diào)辨證論治，涉及復(fù)雜的癥狀、證型和疾病等知識(shí)實(shí)體的交互與關(guān)聯(lián)，因而對(duì)中醫(yī)病歷的管理提出了更高的要求。傳統(tǒng)的電子病歷系統(tǒng)多以西醫(yī)診療為核心，難以全面支持中醫(yī)的獨(dú)特需求，并且現(xiàn)有技術(shù)對(duì)中醫(yī)病歷分類主要依賴人工經(jīng)驗(yàn)、規(guī)則匹配或簡(jiǎn)單的文本分析方法。這些方法通常無法有效處理復(fù)雜的知識(shí)實(shí)體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，難以在海量病歷數(shù)據(jù)中實(shí)現(xiàn)快速和準(zhǔn)確的分類。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種基于知識(shí)圖譜的中醫(yī)電子病歷智能分類方法及系統(tǒng)，旨在基于現(xiàn)有知識(shí)圖譜技術(shù)，實(shí)現(xiàn)中醫(yī)電子病歷的精準(zhǔn)分類和智能化處理。

2、第一方面，本發(fā)明所提供的基于知識(shí)圖譜的中醫(yī)電子病歷智能分類方法，包括如下步驟：

3、獲取中醫(yī)知識(shí)圖譜，所述中醫(yī)知識(shí)圖譜由若干第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體以及所述第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體間的連接邊構(gòu)成；

4、提取中醫(yī)電子病歷的第二中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，并基于所述第二中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，匹配所述中醫(yī)知識(shí)圖譜中的第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體；

5、獲取所述中醫(yī)電子病歷的存儲(chǔ)地址，并將所述存儲(chǔ)地址與對(duì)應(yīng)第二中醫(yī)知識(shí)實(shí)體匹配的第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體鏈接；

6、設(shè)置目標(biāo)中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，并基于所述目標(biāo)中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，匹配所述中醫(yī)知識(shí)圖譜中的第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體；

7、基于與第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體鏈接的存儲(chǔ)地址，獲取與目標(biāo)中醫(yī)知識(shí)實(shí)體匹配的中醫(yī)電子病歷。

8、可選地，所述第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體包括第一中醫(yī)癥狀知識(shí)實(shí)體、第一中醫(yī)證型知識(shí)實(shí)體以及第一中醫(yī)疾病知識(shí)實(shí)體。

9、可選地，在所述中醫(yī)知識(shí)圖譜中，任一個(gè)第一中醫(yī)疾病知識(shí)實(shí)體至少與一個(gè)第一中醫(yī)證型知識(shí)實(shí)體間存在連接邊，任一個(gè)第一中醫(yī)證型知識(shí)實(shí)體至少與一個(gè)第一中醫(yī)癥狀知識(shí)實(shí)體間存在連接邊。

10、可選地，所述提取中醫(yī)電子病歷的第二中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，包括如下步驟：

11、從中醫(yī)電子病歷中，提取的全部第二中醫(yī)知識(shí)實(shí)體；

12、從所述全部第二中醫(yī)知識(shí)實(shí)體中，篩選出第二中醫(yī)癥狀知識(shí)實(shí)體、第二中醫(yī)證型知識(shí)實(shí)體以及第二中醫(yī)疾病知識(shí)實(shí)體。

13、可選地，所述基于所述第二中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，匹配所述中醫(yī)知識(shí)圖譜中的第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，包括如下步驟：

14、基于所述第二中醫(yī)癥狀知識(shí)實(shí)體，匹配所述中醫(yī)知識(shí)圖譜中的第一中醫(yī)癥狀知識(shí)實(shí)體；

15、基于所述第二中醫(yī)證型知識(shí)實(shí)體，匹配所述中醫(yī)知識(shí)圖譜中的第一中醫(yī)證型知識(shí)實(shí)體；

16、基于所述第二中醫(yī)疾病知識(shí)實(shí)體，匹配所述中醫(yī)知識(shí)圖譜中的第一中醫(yī)疾病知識(shí)實(shí)體。

17、可選地，任一個(gè)第二中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，通過如下匹配模型匹配第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體：，其中，i和j均為編號(hào)，i取值不超過i，i為中醫(yī)知識(shí)圖譜中第一中醫(yī)癥狀知識(shí)實(shí)體的總數(shù)量，j的取值不超過j，j為第二中醫(yī)知識(shí)實(shí)體的總數(shù)量，表示與第二中醫(yī)知識(shí)實(shí)體匹配的第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，表示在全部第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體中，使有最大值的第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，為第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體與第二中醫(yī)知識(shí)實(shí)體的語義相似度。

18、可選地，所述基于所述目標(biāo)中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，匹配所述中醫(yī)知識(shí)圖譜中的第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，包括如下步驟：

19、基于目標(biāo)中醫(yī)癥狀知識(shí)實(shí)體，匹配所述中醫(yī)知識(shí)圖譜中的第一中醫(yī)癥狀知識(shí)實(shí)體；

20、基于目標(biāo)中醫(yī)證型知識(shí)實(shí)體，匹配所述中醫(yī)知識(shí)圖譜中的第一中醫(yī)證型知識(shí)實(shí)體；

21、基于目標(biāo)中醫(yī)疾病知識(shí)實(shí)體，匹配所述中醫(yī)知識(shí)圖譜中的第一中醫(yī)疾病知識(shí)實(shí)體。

22、可選地，任一個(gè)目標(biāo)中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，通過如下匹配模型匹配第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體：

23、，其中，i和k均為編號(hào)，i取值不超過i，i為中醫(yī)知識(shí)圖譜中第一中醫(yī)癥狀知識(shí)實(shí)體的總數(shù)量，k的取值不超過k，k為目標(biāo)中醫(yī)知識(shí)實(shí)體的總數(shù)量，表示與目標(biāo)中醫(yī)知識(shí)實(shí)體匹配的第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，表示在全部第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體中，使有最大值的第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，為第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體與目標(biāo)中醫(yī)知識(shí)實(shí)體的語義相似度。

24、可選地，當(dāng)目標(biāo)中醫(yī)知識(shí)實(shí)體包括多個(gè)存在連接關(guān)系的中醫(yī)知識(shí)實(shí)體時(shí)，與其匹配的第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體也包括與其包含的中醫(yī)知識(shí)實(shí)體數(shù)量相等的中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，所述基于與第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體鏈接的存儲(chǔ)地址，獲取與目標(biāo)中醫(yī)知識(shí)實(shí)體匹配的中醫(yī)電子病歷，包括如下步驟：

25、合并與每個(gè)第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體均鏈接的存儲(chǔ)地址，并基于合并后的存儲(chǔ)地址，獲得與目標(biāo)中醫(yī)知識(shí)實(shí)體匹配的中醫(yī)電子病歷。

26、第二方面，本發(fā)明所提供的基于知識(shí)圖譜的中醫(yī)電子病歷智能分類系統(tǒng)，包括輸入設(shè)備、處理器、存儲(chǔ)器和輸出設(shè)備，其中，所述輸入設(shè)備、所述處理器、所述存儲(chǔ)器和所述輸出設(shè)備相互連接，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序包括程序指令，所述處理器被配置用于調(diào)用所述程序指令，執(zhí)行本發(fā)明第一方面所提供的基于知識(shí)圖譜的中醫(yī)電子病歷智能分類方法。

27、本發(fā)明所提供的基于知識(shí)圖譜的中醫(yī)電子病歷智能分類方法及系統(tǒng)其增益在于：

28、本發(fā)明利用知識(shí)圖譜將電子病歷中的中醫(yī)知識(shí)實(shí)體與已知的癥狀、證型和疾病等標(biāo)準(zhǔn)化知識(shí)進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)了病歷的精準(zhǔn)分類和檢索；并通過將病歷與知識(shí)圖譜中的實(shí)體鏈接，使用戶能夠基于癥狀、證型或疾病等目標(biāo)知識(shí)實(shí)體快速定位到相關(guān)病歷，大幅提高了病歷分類效率，降低了人工干預(yù)的需求；同時(shí)，采用語義相似度匹配模型，使得不同病歷中的相似概念可以有效關(guān)聯(lián)，保證了分類的準(zhǔn)確性和一致性。本發(fā)明不僅提升了電子病歷的智能化管理水平，也為中醫(yī)領(lǐng)域的臨床診斷和研究提供了便捷的工具，具有廣泛的應(yīng)用前景。

技術(shù)特征：

1.一種基于知識(shí)圖譜的中醫(yī)電子病歷智能分類方法，其特征在于，包括如下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于知識(shí)圖譜的中醫(yī)電子病歷智能分類方法，其特征在于，所述第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體包括第一中醫(yī)癥狀知識(shí)實(shí)體、第一中醫(yī)證型知識(shí)實(shí)體以及第一中醫(yī)疾病知識(shí)實(shí)體。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于知識(shí)圖譜的中醫(yī)電子病歷智能分類方法，其特征在于，在所述中醫(yī)知識(shí)圖譜中，任一個(gè)第一中醫(yī)疾病知識(shí)實(shí)體至少與一個(gè)第一中醫(yī)證型知識(shí)實(shí)體間存在連接邊，任一個(gè)第一中醫(yī)證型知識(shí)實(shí)體至少與一個(gè)第一中醫(yī)癥狀知識(shí)實(shí)體間存在連接邊。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于知識(shí)圖譜的中醫(yī)電子病歷智能分類方法，其特征在于，所述提取中醫(yī)電子病歷的第二中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，包括如下步驟：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于知識(shí)圖譜的中醫(yī)電子病歷智能分類方法，其特征在于，所述基于所述第二中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，匹配所述中醫(yī)知識(shí)圖譜中的第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，包括如下步驟：

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于知識(shí)圖譜的中醫(yī)電子病歷智能分類方法，其特征在于，任一個(gè)第二中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，通過如下匹配模型匹配第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體：，其中，i和j均為編號(hào)，i取值不超過i，i為中醫(yī)知識(shí)圖譜中第一中醫(yī)癥狀知識(shí)實(shí)體的總數(shù)量，j的取值不超過j，j為第二中醫(yī)知識(shí)實(shí)體的總數(shù)量，表示與第二中醫(yī)知識(shí)實(shí)體匹配的第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，表示在全部第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體中，使有最大值的第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，為第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體與第二中醫(yī)知識(shí)實(shí)體的語義相似度。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于知識(shí)圖譜的中醫(yī)電子病歷智能分類方法，其特征在于，所述基于所述目標(biāo)中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，匹配所述中醫(yī)知識(shí)圖譜中的第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，包括如下步驟：

8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于知識(shí)圖譜的中醫(yī)電子病歷智能分類方法，其特征在于，任一個(gè)目標(biāo)中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，通過如下匹配模型匹配第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體：，其中，i和k均為編號(hào)，i取值不超過i，i為中醫(yī)知識(shí)圖譜中第一中醫(yī)癥狀知識(shí)實(shí)體的總數(shù)量，k的取值不超過k，k為目標(biāo)中醫(yī)知識(shí)實(shí)體的總數(shù)量，表示與目標(biāo)中醫(yī)知識(shí)實(shí)體匹配的第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，表示在全部第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體中，使有最大值的第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，為第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體與目標(biāo)中醫(yī)知識(shí)實(shí)體的語義相似度。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于知識(shí)圖譜的中醫(yī)電子病歷智能分類方法，其特征在于，當(dāng)目標(biāo)中醫(yī)知識(shí)實(shí)體包括多個(gè)存在連接關(guān)系的中醫(yī)知識(shí)實(shí)體時(shí)，與其匹配的第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體也包括與其包含的中醫(yī)知識(shí)實(shí)體數(shù)量相等的中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，所述基于與第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體鏈接的存儲(chǔ)地址，獲取與目標(biāo)中醫(yī)知識(shí)實(shí)體匹配的中醫(yī)電子病歷，包括如下步驟：

10.一種基于知識(shí)圖譜的中醫(yī)電子病歷智能分類系統(tǒng)，其特征在于，所述中醫(yī)電子病歷智能分類系統(tǒng)包括輸入設(shè)備、處理器、存儲(chǔ)器和輸出設(shè)備，其中，所述輸入設(shè)備、所述處理器、所述存儲(chǔ)器和所述輸出設(shè)備相互連接，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序包括程序指令，所述處理器被配置用于調(diào)用所述程序指令，執(zhí)行如權(quán)利要求1至9任一項(xiàng)所述的基于知識(shí)圖譜的中醫(yī)電子病歷智能分類方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)管理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種基于知識(shí)圖譜的中醫(yī)電子病歷智能分類方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取中醫(yī)知識(shí)圖譜，其由若干第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體構(gòu)成；提取中醫(yī)電子病歷的第二中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，并基于第二中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，匹配中醫(yī)知識(shí)圖譜中的第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體；獲取中醫(yī)電子病歷的存儲(chǔ)地址，并將存儲(chǔ)地址以及與對(duì)應(yīng)第二中醫(yī)知識(shí)實(shí)體匹配的第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體鏈接；設(shè)置目標(biāo)中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，并基于目標(biāo)中醫(yī)知識(shí)實(shí)體，匹配中醫(yī)知識(shí)圖譜中的第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體；基于與第一中醫(yī)知識(shí)實(shí)體鏈接的存儲(chǔ)地址，獲取與目標(biāo)中醫(yī)知識(shí)實(shí)體匹配的中醫(yī)電子病歷；本發(fā)明不僅能夠提升電子病歷的智能化管理水平，還能為中醫(yī)領(lǐng)域的臨床診斷和研究提供便捷的工具。

技術(shù)研發(fā)人員：崔祥瑞,林信嘉,陳志耿,李永豐
受保護(hù)的技術(shù)使用者：深圳問止中醫(yī)健康科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/28