[发明专利]医学知识图谱的构建方法、装置及辅助诊断方法

权利要求书

1.一种医学知识图谱的构建方法，其特征在于，包括：

收集医学数据库中的数据，构建用户词典；

根据所述用户词典和停止词词库，对电子病历数据进行处理；

将处理后的数据通过条件随机场模型机器学习的方法进行命名实体识别；

将识别的各个实体建立关联关系；

根据各个实体以及各个实体之间的关联关系，建立医学知识图谱；

使用相关的医学语言处理技术对电子病历的数据进行处理，或对电子病历的数据进行文本分词，去除停止词处理；

通过处理后的诊断数据得到疾病实体，通过处理后的体检数据得到体征实体，根据处理后的患者主诉数据得到症状实体，根据处理意见数据得到处理实体，根据科室信息得到科室实体；

对疾病实体，分别与症状实体、体征实体、处理实体、科室实体建立关联关系；

其中，所述关联关系强度采用以下公式：

Z＝x/y

其中，y表示某项疾病的病历份数，x表示某项疾病的病历中目标实体出现的总次数，所述目标实体为症状实体、体征实体、处理实体、科室实体中的任一个。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各个实体以及各个实体之间的关联关系，建立医学知识图谱，具体包括：

将处理后的实体依据关联关系形成的实体对及其相应的关联关系强度值导入Neo4j图形数据库，并可视化，生成所述医学知识图谱。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据当前获取的患者诊断结果和患者主诉及检查数据，对相应实体之间的关联强度进行实时更新。

4.一种基于权利要求1-3任一项所述方法构建的医学知识图谱的辅助查询方法，其特征在于，包括：

获取患者的主诉数据和检查数据；

对所述主诉数据和检查数据进行预处理，得到患者的症状实体和体征实体构成的集合；

在医学知识图谱中查找与所述症状实体和体征实体相关联的疾病实体集合；

根据所述疾病实体集合和每个疾病实体所对应的症状实体与体征实体构成的集合，分别计算每个疾病实体在其对应的症状实体与体征实体构成的集合下的后验概率；

输出后验概率最大的疾病实体及其关联节点对应的数据。