[发明专利]相似病例的查找方法、装置及设备

说明书

本申请公开了一种相似病例的查找方法、装置及设备，涉及大数据技术领域。具体实现方案为：在查找输入文本对应的相似病例时，是先分别计算输入文本与病历检索系统中包括目标医学特征的S个历史病例中每一个历史病例之间的语义相似度，及分别计算目标医学特征对应的目标特征属性与每一个历史病例中目标医学特征对应的目标特征属性之间的特征相似度，并根据语义相似度和特征相似度查找输入文本对应的相似病例，与现有技术中仅根据医学特征查找相似病例，即直接将包括目标医学特征的历史病例确定为输入文本对应的相似病例相比，本申请的查找粒度更细，且查找到的相似病例与输入文本之间的匹配度较高，从而提高了查找到的相似病例的准确度。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及大数据技术领域。

背景技术

现有技术中，在电子病历检索系统中查找某一输入文本对应的相似病历时，仅根据该输入文本中的医学特征进行查找，并将与该医学特征匹配的电子病历作为该输入文本的相似病例。例如，输入文本为“发热三天，呼吸不畅一周”，对该输入文本进行结构化解析处理之后，得到该输入文本中包括的医学特征“发热、呼吸不畅”，并将医学特征“发热、呼吸不畅”作为关键词输入至电子病历检索系统中进行检索，以查找到包括发热、呼吸不畅这两个医学特征的所有电子病历，并将该所有病历均作为该输入文本的相似病例输出。

但是，由于同样的症状其对应的疾病相差甚大，因此，仅将医学特征作为查找依据进行检索，检索粒度较粗，从而导致查找到的相似病例的准确度不高。

发明内容

本申请实施例提供一种相似病例的查找方法、装置及设备，在查找相似病历时，提高了查找到的相似病例的准确度。

第一方面，本申请实施例提供了一种相似病例的查找方法，该方法可以包括：

对输入文本进行结构化解析处理，得到所述输入文本中包括的目标医学特征、及所述目标医学特征对应的目标特征属性，并在病历检索系统中获取包括所述目标医学特征的S个历史病例，S为正整数。再分别计算所述输入文本与所述S个历史病例中每一个历史病例之间的语义相似度，得到S个语义相似度；并分别计算所述目标医学特征对应的目标特征属性与所述每一个历史病例中所述目标医学特征对应的目标特征属性之间的特征相似度，得到S个特征相似度，之后，再根据所述S个语义相似度和所述S个特征相似度，在所述S个历史病例中确定与所述输入文本对应的相似病例。

由此可见，本申请实施例提供的相似病例的查找方法，在查找输入文本对应的相似病例时，是先分别计算输入文本与S个历史病例中每一个历史病例之间的语义相似度，及分别计算目标医学特征对应的目标特征属性与每一个历史病例中目标医学特征对应的目标特征属性之间的特征相似度，并根据语义相似度和特征相似度查找输入文本对应的相似病例，与现有技术中仅根据医学特征查找相似病例，即直接将包括目标医学特征的历史病例确定为输入文本对应的相似病例相比，本申请的查找粒度更细，且查找到的相似病例与输入文本之间的匹配度较高，从而提高了查找到的相似病例的准确度。

在一种可能的实现方式中，所述目标特征属性包括乘积因子属性和加法因子属性，所述分别计算所述目标医学特征对应的目标特征属性与所述每一个历史病例中所述目标医学特征对应的目标特征属性之间的特征相似度，包括：

计算所述目标特征属性中的乘积因子属性与第一历史病例中，所述目标医学特征对应的目标特征属性中的乘积因子属性之间的第一相似度；其中，所述第一历史病例为所述S个历史病例中的任意一个历史病例；并计算所述目标特征属性中的加法因子属性与所述第一历史病例中，所述目标医学特征对应的目标特征属性中的加法因子属性之间的第二相似度。再根据所述第一相似度和所述第二相似度，计算所述目标医学特征对应的目标特征属性与所述第一历史病例中所述目标医学特征对应的目标特征属性之间的特征相似度。