[发明专利]基于标签的智能医学知识库管理系统

说明书

技术领域

本发明涉及人体健康管理技术，尤其是基于标签的智能医学知识库管理系统。

背景技术

社区居民的健康管理和慢病管理是基层社区的重点工作。在预防为主、治疗前移的理论思想指导下，如何通过针对性、个性化的健康教育，提高社区居民的健康意识和依从性，是社区工作是否能取得真正成效的关键。

目前，基层社区医疗机构的健康教育方式主要包括：宣传册、站内板报、周期性健康讲座等，这些方式都属于传统的健康教育形式，受时间、空间局限明显，都难以做到针对性、个性化、及时性、交互性，对社区居民的教育作用有限，难以真正起到提高居民依从度的作用。

按照国家公共卫生服务规范的要求，社区医生需要对辖区的慢病患者提供治疗、随访、生活方式干预指导等服务，对潜在高危患者进行健康干预，社区医生为完成这类工作付出了大量艰辛劳动。但是，在这个过程中，有相当一部分的患者自身却没有对自己的问题足够重视，依从性不高，导致管理效果不佳。归其原因，健康教育不到位是主要因素。

在管理与被管理这对相互关系中，患者自身重视和依从性高是内因，医生管理和干预指导是外因，要想慢病管理效果好，发挥决定性作用的一定是内因。因此，研究个性化、针对性的健康教育方法，是从根本上提高患者依从性，发挥内因的决定性作用的必然举措，也是本项目的研究重点。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的是提供基于标签的智能医学知识库管理系统，来提高患者依从性，发挥内因的决定性作用。

本发明所采用的技术方案为：

基于标签的智能医学知识库管理系统，所述知识库由知识片库和标签库组成，其中知识片库是医学知识的结构化存储，标签库是为了进行自动检索医学知识而定义的一系列标签及匹配规则，所述智能医学知识库管理系统包括知识库存储子系统、标签管理子系统、数据采集子系统、标签检索子系统；所述知识库存储子系统用于将原始医学信息数据归集整理并形成结构化的知识片，所有知识片组成所述知识片库；所述标签管理子系统负责对标签库的标签定义、标签关键属性定义、与知识片的关联定义；所述数据采集子系统用于采集用户输入的关键字并转换成可检索的格式化数据；所述标签检索子系统根据数据采集子系统所提供的待检索格式化数据，从标签库中进行搜索找到对应的标签，并根据找到的标签从知识片库返回相应的知识片。

进一步，所述知识库存储子系统还将知识片分解为知识片ID和知识内容，该知识片ID与所述匹配的标签关联。

所述标签库的标签类型包括文本类型和表达式类型，并且设置类型扩展选项。

特别的，所述标签库由一系列标签记录构成，标签记录又分为原子标签和组合标签两种，组合标签是2个或多个原子标签组成的共同体，原子标签唯一映射到一条或多条知识片；而组合标签则必须满足输入项命中组合中的每一个标签时，才映射到对应的知识片。

所述标签定义的关键属性包括精确匹配、模糊匹配、独立匹配、多标签匹配。

其中，所述数据采集子系统采集用户输入的关键字是基于不同种类的输入模型实现。

进一步，所述输入模型包括症状类模型、测量类模型以及生活类模型。

具体的，所述症状类模型的关键字由用户在终端上选择，表达方式为字符串；所述测量类模型的关键字由自测设备采集或者生化检测采集，表达方式为表达式；所述症状类模型的关键字由健康问卷获取，表达方式为表达式。

此外，所述标签检索子系统获取的待检索格式化数据还可以为多个标签组成的标签集，标签检索子系统将标签集进行排列组合，得到所有的标签组合，然后从标签库中检索所有符合条件的知识片并返回知识片。

与现有技术相比较，本发明具有以下有益效果：基于标签的智能医学知识库管理系统综合采用了大数据、智能化技术，医务人员可参与系统的管理和基于本系统与患者交互，患者也能利用该系统掌握自身健康状况，实现个性化、针对性、即时性的健康教育。

附图说明

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的说明。

图1为知识库的模型图；

图2为本发明智能医学知识库管理系统的原理框架图；

图3为本发明分解后的知识片模型图；

图4为标签与知识片的映射模型①；

图5为标签与知识片的映射模型②；

图6为标签与知识片的映射模型③；

图7为标签与知识片的映射模型④。

具体实施方式