[发明专利]基于智慧医疗服务的大数据采集分析方法及系统

说明书

本申请提供一种基于智慧医疗服务的大数据采集分析方法及系统，采集目标人物的人物特征信息；将采集的人物特征信息中无特殊含义的词进行过滤，并对过滤后的人物特征信息进行词语统一处理；根据词语统一处理后的人物特征信息和预先配置的人物类型所限定范围之间的重叠范围，确定人物类型；将目标人物的人物特征信息按照确定的人物身份类别及医疗服务数据类别进行标记；对标记后的人物特征信息进行大数据分析，以目标人物推送智慧医疗服务信息。上述方法可以针对不同数据来源的人物特征信息进行词过滤与词统一，使得采集后的人物特征信息具有统一的表述形式，以便于对数据来源不同的人物特征信息进行后续分析，降低大数据分析的难度。

技术领域

本申请涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种基于智慧医疗服务的大数据采集分析方法及系统。

背景技术

随着大数据技术的快速发展，越来越多的数据（比如，通勤传播代价）被采集以用于进行数据分析，然而上述数据一般采集的数据来源比较统一（比如，通过地铁系统或公交系统）所获得数据的格式较为统一，在进行大数据采集后可以比较方便的进行大数据分析。然而，对于医疗服务数据（比如，饮食、运动及作息等）由于采集的数据来源庞杂，数据的格式比较复杂多样，这给大数据采集后的数据分析带来的一定的困难。

发明内容

为了至少克服现有技术中的上述不足，本申请的目的在于提供一种基于智慧医疗服务的大数据采集分析方法及系统，首先，采集目标人物的人物特征信息；接着，将采集的人物特征信息中无特殊含义的词进行过滤，并对过滤后的人物特征信息进行词语统一处理；再接着，根据词语统一处理后的人物特征信息和预先配置的人物类型所限定范围之间的重叠范围，确定人物类型；然后，将目标人物的人物特征信息按照确定的人物身份类别及医疗服务数据类别进行标记；最后，对标记后的人物特征信息进行大数据分析，以目标人物推送智慧医疗服务信息。上述方法可以针对不同数据来源的人物特征信息进行词过滤与词统一，使得采集后的人物特征信息具有统一的表述形式，以便于对数据来源不同的人物特征信息进行后续分析，降低大数据分析的难度。

第一方面，本申请提供一种基于智慧医疗服务的大数据采集分析方法，所述方法包括：

采集目标人物的人物特征信息，其中，所述人物特征信息包括人物身份特征信息及医疗服务数据信息；

对所述人物特征信息进行词语清洗与词语统一处理，其中，所述词语清洗与词语统一处理包括基于预先配置的清洗与统一模型，清洗所述人物特征信息中的无特定含义的过滤词，并在清洗所述过滤词后采用统一的关键词替代相似含义的词，所述预先配置的清洗与统一模型中包括用于过滤无特定含义的过滤词的过滤子模型及用于进行相似含义关键字替换的替换子模型；

根据词语清洗与词语统一处理后的所述人物特征信息和预先配置的人物类型所限定范围之间的重叠范围，确定词语清洗与词语统一处理后的所述人物特征信息和所述人物类型之间的近似参数值，其中，所述人物类型包括人物身份类别及医疗服务数据类别；

根据所述近似参数值，确定所述目标人物中人物特征信息对应的人物身份类别及所述目标人物中医疗服务数据信息所对应的医疗服务数据类别；

将所述目标人物的人物特征信息按照确定的人物身份类别及医疗服务数据类别进行标记；

对标记后的人物特征信息进行大数据分析，以对不同人物身份类别及医疗服务数据类别的目标人物推送智慧医疗服务信息。

在一种可能的实现方式中，所述根据词语清洗与词语统一处理后的所述人物特征信息和预先配置的人物类型所限定范围之间的重叠范围，确定词语清洗与词语统一处理后的所述人物特征信息和所述人物类型之间的近似参数值的步骤，包括：

将词语清洗与词语统一处理后的所述人物身份特征信息和医疗服务数据信息分别与所述人物身份类别所限定范围和医疗服务数据类别所限定范围进行比对，确定各自的重叠范围；

根据所述各自的重叠范围的重叠情况，分别确定所述人物身份特征信息与所述人物身份类别之间的第一近似得分和所述医疗服务数据信息与所述医疗服务数据类别之间的第二近似得分；