[发明专利]一种酸碱指标医疗大数据分析方法及系统

说明书

本发明公开了一种酸碱指标医疗大数据分析方法及系统，利用医疗大数据比对搜索功能，输入智能运算的诊断结果及病例关键词，搜索相同标准诊断三级医院专家诊疗的病历，通过大数据比对进一步核实诊断无误，从病历库数据中搜索相同标准诊断的相似病历，含先前储存的标准化诊断相似病历并进行比对，进行辅助诊断防止误判；使得分类的数据结果一致性提高，以辅助诊断后对于酸碱平衡的微调，提高了现有技术的分析效率，通过词法分析和决策树算法，使得系统能够进行增量扩展，并提高了病历数据的容错性，分类后的病历数据，可以辅助医生进行更加准确的诊断和决策。

技术领域

本公开涉及大数据处理技术、数据挖掘技术、医疗技术、人工智能技术领域，具体涉及一种酸碱指标医疗大数据分析方法及系统，用于进行辅助诊断。

背景技术

目前市面上各种类型的血气分析仪，只能够检测人体血液水电解质及酸碱平衡状况等指标(目前检测这些指标技术非常成熟、检测指标也非常准确)，检测这些指标是诊断人体酸碱平衡紊乱类型的决定性依据，但是，运用这些指标判断人体酸碱平衡紊乱类型的诊断，还需要医生丰富的相关知识及熟练的运算技能和耗费一定的时间，才能做出诊断。由于受医生的临床知识及指标复杂多变的影响，特别对混合性酸碱紊乱类型的判断(诊断)，医生往往感到比较棘手。而伴有酸碱平衡紊乱混合类型的大多是急危重病人，快速做出准确类型判断，是临床纠正混合型酸碱平衡紊乱的治疗依据，快速做出准确类型判断(诊断)意义非常重大。为了帮助医生对酸碱紊乱类型做出快速判断，Siggard-Andersen(1974)、Keys(1976)和Klah1(972)等发明的图表法在临床上均得到广泛应用,但其误差较大,且对于混合型二重、三重酸碱平衡紊乱类型的判断准确不高。现今根据同步的动脉血气分析和电解质的结果,利用酸碱失衡预计代偿公式、潜在HCO-3及AG等酸碱平衡紊乱的量化公式来判断酸碱紊乱的类型是比较准确的，目前通过量化公式计算酸碱平衡紊乱诊断方法有四步法、七步法、六步法及酸碱平衡紊乱的分阶段诊断方法等，这些方法虽都能对各种类型的酸碱失衡作出判断，但是可能结果各不一致，容易给医生造成混乱。

发明内容

本公开提供一种酸碱指标医疗大数据分析方法及系统，利用医疗大数据比对搜索功能，输入智能运算的诊断结果及病例关键词，搜索相同标准诊断三级医院专家诊疗的病历，通过大数据比对进一步核实诊断无误，医疗大数据搜索引擎人工智能系统，输入智能运算的诊断及病例相关关键词，从病历库，海量医疗大数据中搜索相同标准诊断的相似病历，含先前储存的标准化诊断相似病历并进行比对，进行辅助诊断防止误判。

本公开的目的是针对上述问题，提供一种酸碱指标医疗大数据分析方法及系统，具体包括以下步骤：

步骤1，通过基于先验知识的决策树分类算法建立酸碱诊断医疗大数据的决策树，将决策树作为诊断辅助决策树，通过诊断辅助决策树进行粗分类得到病历和病历对应的酸碱疾病症状；

步骤2，提取酸碱疾病症状的关键词，将关键词构建的词库作为标准症状关键词库；

步骤3，构建标准症状关键词库对应的同义词库；

步骤4，在病历中提取症状的关键词；

步骤5，建立各个关键词的倒排索引并与病历的名称建立对应关系；

步骤6，通过哈希算法将每个关键词转换成哈希值；

步骤7，使用BitMap算法将每份病历分别映射到一个bit数组；

步骤8，将每份病历的bit数组视为二进制数，对每个粗分类内的病历基于该二进制数的大小进行升序排序；

步骤9，对诊断辅助决策树得到的每个粗分类里面的病历，通过K-Modes算法进行细分类；