[发明专利]基于临床数据的就医指导方法、装置及服务器

权利要求书

1.一种基于临床数据的就医指导方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取所有疾病患者的临床数据；

对所述临床数据进行清洗；所述对所述临床数据进行清洗，包括：在患者的记录数据的数据缺失率大于预设阈值时，去除所述患者的记录数据；

在患者的记录数据的数据缺失率小于预设阈值时，对所述患者的记录数据进行补齐；

每个患者的临床数据选择时间最近的一条记录；

将患者的检验结果的数值离散到预设的区间；

通过限定关键词建立与某一疾病患者相关的索引数据库；

建立衡量医生治疗所述疾病有效性的数据指标；所述数据指标包括：不同疾病状态患者的检验信息以及病情的转归类型；

根据所述索引数据库，从所述临床数据中提取每个患者的ID、医生、科室、生命体征、诊断、检验信息；

根据提取的信息和所述数据指标构建加权异构星型数据模型；所述根据提取的信息和所述数据指标构建加权异构星型数据模型，包括：

根据提取的信息，建立以所述患者的ID信息为主键，以所述患者的医生、科室、生命体征、诊断、检验信息为属性对象的异构星型数据模型；

根据所述数据指标，计算所述异构星型数据模型各属性对象的权重；

对所述加权异构星型数据模型进行排名，获取所述疾病的医生治疗水平的排名信息。

2.根据权利要求1任一项所述的基于临床数据的就医指导方法，其特征在于，所述对所述加权异构星型数据模型进行排名，获取所述某一疾病的医生治疗水平的排名信息，包括：

采用MedRank排名算法，通过第一公式进行迭代运算，直到结果收敛于稳定值，实现对所述加权异构星型数据模型的排名，从而获得所述某一种疾病的医生治疗水平的排名信息；

其中，所述的第一公式为：

其中，t∈{1,…,n-1}，n为大于1的正整数，X₁为目标类型，代表药物信息，X_t为第t次对象类型，C为中心类型，代表患者，为X₁对象类型在当次迭代的排名分数，U为|X₁|×|X₁|的单位矩阵，|X₁|为X₁类型对象的总数，ɑ为决定U/|X₁|项的权重，W_AB为下标对象A和B的加权邻接矩阵,表示两者之间的权重链接，为对下标对象A和B行进行规化的对角矩阵，其中第i行的对角值为W_AB第i行之和，为目标类型X_n和中心类型C的加权邻接矩阵，为对中心类型C和目标类型X₁行进行规化的对角矩阵。

3.一种基于临床数据的就医指导装置，其特征在于，包括：

数据采集模块，用于获取所有疾病患者的临床数据；

索引数据模块，用于通过限定关键词建立与某一疾病的患者相关的索引数据库；

衡量指标模块，用于建立衡量医生治疗所述某一疾病有效性的数据指标；所述数据指标包括：患者不同阶段的检验信息以及病情的转归类型；信息提取模块，用于根据所述索引数据库，从所述临床数据中提取每个患者的ID、医生、科室、生命体征、诊断、检验信息；

模型模块，用于根据提取的信息和所述数据指标构建加权异构星型数据模型；

排名模块，用于对所述加权异构星型数据模型进行排名，获取所述某一疾病的医生治疗水平的排名信息；

数据清洗模块，用于对所述临床数据进行清洗；所述对所述临床数据进行清洗，包括：在患者的记录数据的数据缺失率大于预设阈值时，去除所述患者的记录数据；

在患者的记录数据的数据缺失率小于预设阈值时，对所述患者的记录数据进行补齐；

每个患者的临床数据选择时间最近的一条记录；

将患者的检验结果的数值离散到预设的区间；

所述模型模块包括：

构建模块，用于根据提取的信息，建立以所述患者的ID信息为主键，以所述患者的医生、科室、生命体征、诊断、检验信息为属性对象的异构星型数据模型；

权重模块，用于根据所述数据指标，计算所述异构星型数据模型各属性对象的权重。