[发明专利]一种基于医学知识图谱的疾病推理系统

说明书

本发明实施例提供了一种基于医学知识图谱的疾病推断系统，包括：获取模块，用于获取患者的诊断证据信息；疾病推断模块，用于根据患者的诊断证据信息查询医学知识图谱，获取与诊断证据信息对应的临床表现，以及根据所述临床表现查询医学知识图谱，获取与所述临床表现对应的疾病信息；其中，所述医学知识图谱为预先根据疾病知识库和医生的专业知识建立的用于表示诊断证据实体、临床表现实体和疑似疾病实体之间相互关系的映射地图。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体涉及一种基于医学知识图谱的疾病推理系统。

背景技术

传统的疾病推理系统多是基于规则的，需要医生专家根据医学知识及临床经验制定大量的规则，且这些规则不具有通用性，完成疾病推理需要大量的专家工作。而最新的基于深度学习技术的疾病推理系统，需要大量的医学病历或数据训练模型，且推理结果不具有可解释性，很难被接受。

发明内容

针对现有技术中的问题，本发明实施例提供一种基于医学知识图谱的疾病推理系统。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于医学知识图谱的疾病推断系统，包括：

获取模块，用于获取患者的诊断证据信息；

疾病推断模块，用于根据患者的诊断证据信息查询医学知识图谱，获取与诊断证据信息对应的临床表现，以及根据所述临床表现查询医学知识图谱，获取与所述临床表现对应的疾病信息；

其中，所述医学知识图谱为预先根据疾病知识库和医生的专业知识建立的用于表示诊断证据实体、临床表现实体和疑似疾病实体之间相互关系的映射地图。

进一步地，所述疾病推断模块，具体包括：

第一推断子模块，用于根据所述诊断证据信息查询医学知识图谱，获取所有相关的临床表现；

筛选子模块，用于对所述所有相关的临床表现进行筛选，获取有效的临床表现；

第二推断子模块，用于根据所述有效的临床表现查询医学知识图谱，获取所有相关的疑似疾病。

进一步地，所述第一推断子模块，具体包括：

症状分类单元，用于根据所述诊断证据信息获取患者的症状信息，并对获取的症状信息进行分类，分为：确定存在症状集、确定不存在症状集和不确定症状集；

症状分值确定单元，用于根据各类症状信息对疾病判别的影响程度，为各类症状信息分别赋予不同的分值；

临床表现获取单元，用于根据所述确定存在症状集中的症状，查询所述医学知识图谱，获取与所述确定存在症状集中的症状对应的所有相关临床表现。

进一步地，所述筛选子模块，具体包括：

患病背景分类单元，用于对患者的患病背景信息进行分类，分为：确定存在背景集和确定不存在背景集；

患病背景分值确定单元，用于根据各类别患病背景对疾病判别的影响程度，为各类别患病背景分别赋予不同的分值；

筛选单元，用于根据与临床表现相关的症状个数、症状与临床表现的关系、与临床表现相关的症状所属的症状类别、各症状类别对应的分值信息、患者的患病背景信息以及各患病背景类别对应的分值对获取的所有相关临床表现进行筛选，获取有效的临床表现以及各有效临床表现的分值。

进一步地，所述筛选单元，具体用于：

若判断获知临床表现的相关症状只有一个，则确定该临床表现为有效临床表现，且该临床表现的分值为相关症状的分值；

若判断获知临床表现的相关症状有多个，则判断症状与临床表现之间的关系标签：