[发明专利]一种基于大数据检索的医疗诊断信息可视化方法及装置

权利要求书

1.一种基于大数据检索的医疗诊断信息可视化方法，其特征在于，所述方法包括：

用户终端接收用户输入的问诊文本信息，并将所述问诊文本信息基于HTTPS协议上传至后台服务器；

所述后台服务器基于接收到的所述问诊文本信息进行检索关键字提取处理，获得检索关键字；

利用所述检索关键字在医疗诊断数据库上进行索引检索，并将索引检索到的医疗诊断信息按照相关度进行排序；

将排序好的医疗诊断信息在所述后台服务器上进行视觉特征确定，获得确定的视觉特征，所述视觉特征包括用于显示所述医疗诊断信息的用户终端的屏幕尺寸、屏幕分辨率、用户期望显示分辨率；

将所述医疗诊断信息按照确定的视觉特征进行待显示渲染处理，获得待显示渲染结果；

所述后台服务器将所述待显示渲染结果加载至所述用户终端进行可视化显示。

2.根据权利要求1所述的医疗诊断信息可视化方法，其特征在于，所述后台服务器基于接收到的所述问诊文本信息进行检索关键字提取处理，获得检索关键字，包括：

基于关键字提取算法对所述问诊文本信息进行初始关键字提取处理，获得初始关键字；

基于NLP分析模型对所述问诊文本信息进行语义分析处理，获得语义分析标签；

将所述初始关键字与所述语义分析标签进行筛选匹配，获得检索关键字。

3.根据权利要求2所述的医疗诊断信息可视化方法，其特征在于，所述基于NLP分析模型对所述问诊文本信息进行语义分析处理，获得语义分析标签，包括：

基于所述问诊文本信息进行文字特征向量列表构建处理，获得文字特征向量列表；

将所述文字特征向量列表输入所述NLP分析模型中，在所述NLP分析模型中利用N-Gram统计语言算法对所述文字特征向量列表中的每一个文字特征向量进行权值预设；

将预设好权值的文字特征向量经过所述NLP模型进行分析处理，输出语义分析标签。

4.根据权利要求1所述的医疗诊断信息可视化方法，其特征在于，所述利用所述检索关键字在医疗诊断数据库上进行索引检索，包括：

利用所述检索关键字为中心与所述医疗诊断数据库中的索引关键字进行聚类，获得聚类结果；

基于所述聚类结果进行欧式距离计算，并基于欧式距离计算结果获得最终索引关键字；

利用所述最终索引关键字构建关键字检索式，并基于构建好的关键字检索式在所述医疗诊断数据库上进行索引检索。

5.根据权利要求4所述的医疗诊断信息可视化方法，其特征在于，所述将索引检索到的医疗诊断信息按照相关度进行排序，包括：

获取每一份医疗诊断信息中所对应的索引关键字信息；

基于欧式距离计算结果对所述索引关键字信息赋予对应权值；

利用所述索引关键字信息赋予对应权值进行累加处理，并按照累加结果大小进行排序。

6.根据权利要求5所述的医疗诊断信息可视化方法，其特征在于，所述利用所述索引关键字信息赋予对应权值进行累加处理，包括：

按照每一份医疗诊断信息中的所述索引关键字所赋予的对应权值进行累加处理。

7.根据权利要求1所述的医疗诊断信息可视化方法，其特征在于，所述将排序好的医疗诊断信息在所述后台服务器上进行视觉特征确定，获得确定的视觉特征，包括：

所述后台服务器基于所述HTTPS协议获取所述用户终端的显示特征；

基于所述显示特征在所述后台服务器中确定所述排序好的医疗诊断信息的视觉特征，获得确定的视觉特征；

所述显示特征包括用户终端的用于显示的屏幕尺寸、用户设置的显示分辨率；

所述视觉特征包括用于显示所述医疗诊断信息的用户终端的屏幕尺寸、屏幕分辨率、用户期望显示分辨率。