[发明专利]面向诊疗数据的症状层次关联及预测方法

摘要

本发明涉及非结构化诊疗信息的数据挖掘，公开一种面向诊疗数据的症状层次关联及预测方法。该方法基于层次主题模型构建症状主题层次空间，采用最大概率准则实现诊疗记录及病人的层次化映射，并综合考虑病人的诊疗地点、年龄、性别、时间多种属性信息实现疾病的动态预测。本发明提供了从疾病、诊疗记录、病人三个层面自动挖掘诊疗信息的集成化统一框架，进而增强病人及医生对于疾病不同时期症状、影响要素、诊治方法及其关联、动态发展与演化有深入了解与直观形象的认识，便于实现对于疾病、诊疗记录及病人的管理、跟踪及预测，为病人提供疾病的早期预防、预测及诊治等更好的信息服务。

主权项

一种面向诊疗数据的症状层次关联及预测方法，其包括：步骤 1、根据病人的诊疗记录信息构建诊疗信息空间；步骤 2、基于诊疗信息空间，利用层次主题模型获得症状主题层次空间；步骤 3、根据所获得的症状主题层次空间，利用最大概率准则对诊疗记录和病人进行层次化映射；步骤 4、综合考虑病人的多种属性信息实现疾病的动态预测；步骤 5、根据疾病预测结果进行拓展应用；本发明弥补了现有非结构化诊疗记录挖掘方法中集成化、层次化、动态性考虑较少的不足，便于实现对于疾病、诊疗记录及病人的管理、跟踪及预测。