[发明专利]基于数据关联的医生评级推荐系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及医疗大数据领域，尤其涉及一种基于数据关联的医生评级推荐系统及方法。

背景技术

近年来随着互联网、云计算和物联网等的迅猛发展，无所不在的移动设备、RFID、无线传感器每分每秒都在产生数据，数以亿计用户的互联网服务时时刻刻在产生巨量的交互，要处理的数据量巨大，数据一直都在以每年50％的速度增长，而业务需求和竞争压力对数据处理的实时性、有效性又提出了更高要求，传统的常规技术手段根本无法应付，因此，大数据技术(Big Data)成为近来的一个技术热点，引起了广泛的重视。

通过大数据技术可以加速医学的猜想、发现到医疗实践的转化：借助于不断增长的私密和公开医疗数据，大数据技术帮助人们存储管理好医疗大数据并从大体量、高复杂的数据中提取价值，相关的医疗技术、产品将不断涌现，将有可能给医疗行业开拓一个新的黄金时代。

然而，现阶段的医疗数据分析系统在针对医疗大数据进行分析处理时，并没有考虑用户平时对医生评价的因素，也不会根据基于挂号系统中的医生评价信息对医疗大数据进行分析及处理，无法通过大数据对医生进行评级，患者往往要通过大量的查询找到对应的医生。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于数据关联的医生评级推荐系统及方法，旨在解决现有对医疗大数据处理过程中没有基于评价体系进行分析及处理并推荐医生的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于数据关联的医生评级推荐系统，运行于数据中心，所述数据中心通过网络与医院信息系统、客户端及挂号网站连接，所述基于数据关联的医生评级推荐系统包括：

获取模块，用于从各个医院的医院信息系统获取医疗数据；

创建模块，用于对各个医院的医疗数据进行解析，按照疾病类型关键字创建疾病类型列表；

获取模块，用于从挂号网站获取评价信息；

关联模块，用于根据疾病类型列表中节点关键字在所述评价信息中进行检索，并将检索到的评价信息与节点关键字对应的节点进行关联；

评级模块，用于根据检索到的评价信息对疾病类型列表中每个医生进行评分；及

显示模块，用于当用户通过客户端查询对应疾病时，将评分最高的医生推荐给用户，并显示于用户的客户端上。

优选的，所述医疗数据还包括医院名称、患者姓名、患者年龄、患病时间、患病原因、疾病诊断信息、药品名称、药品数量、医生姓名、就诊科室、费用及患者的联系方式。

优选的，所述疾病类型列表分为三层节点，第一层节点为疾病名称节点，第二层节点为该疾病类型所在医院的科室节点，第三层节点为医生信息节点。

优选的，所述评价信息包括评价内容、好评或差评。

优选的，所述根据检索到的评价信息对疾病类型列表中每个医生进行评分的方式采用如下公式进行计算：Y＝a*X1-b*X2+c+d，其中，Y评分，X1为好评的数量，X2为差评的数量，c为医院资质对应的默认值，d为医生职称对应的默认值，a及b均为固定参数。

另一方面，本发明还提供一种基于数据关联的医生评级推荐方法，应用于数据中心，所述数据中心通过网络与医院信息系统、客户端及挂号网站连接，该方法包括：

从各个医院的医院信息系统获取医疗数据；

对各个医院的医疗数据进行解析，按照疾病类型关键字创建疾病类型列表；

从挂号网站获取评价信息；

根据疾病类型列表中节点关键字在所述评价信息中进行检索，并将检索到的评价信息与节点关键字对应的节点进行关联；

根据检索到的评价信息对疾病类型列表中每个医生进行评分；及

当用户通过客户端查询对应疾病时，将评分最高的医生推荐给用户，并显示于用户的客户端上。

优选的，所述医疗数据还包括医院名称、患者姓名、患者年龄、患病时间、患病原因、疾病诊断信息、药品名称、药品数量、医生姓名、就诊科室、费用及患者的联系方式。

优选的，所述疾病类型列表分为三层节点，第一层节点为疾病名称节点，第二层节点为该疾病类型所在医院的科室节点，第三层节点为医生信息节点。

优选的，所述根据疾病类型列表中节点关键字在所述评价信息中进行检索，并将检索到的评价信息与节点关键字对应的节点进行关联的步骤包括如下步骤：

(1)获取疾病类型列表中的节点关键字，并通过所述关键字检索是否有对应的评价信息，其中，疾病类型列表中的节点关键字可以是节点名称，也可以是节点中某一个预设的关键字；