[发明专利]一种基于大数据推理的智能分诊方法

权利要求书

1.一种基于大数据推理的智能分诊方法，其特征在于，包括：

获取用户输入的描述语句，经过预处理后进行文本表示；

根据文本表示，基于大数据推理的方法获得分诊信息。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据推理的智能分诊方法，其特征在于，所述预处理的具体方法包括：

1)删除否定短语；

2)通过语法分析，将语句分为三类：第一类语句为名词+形容词/名词+动词，定义为N-A/N-V式，第二类语句为数量式短语，第三类语句为其他类型短语；

3)进行中文分词和噪音消除：对第一类语句，使用键值对分词法，即将名词作为键值，形容词/动词作为对应键值的属性；对第二类语句，采用数值判断的方式转为键值对表示，具体为根据数据库中的标准，将具体数据转化为文本作为键值的属性，包括偏高、偏低、正常，同样名词作为键值；对第三类语句，使用MeCab进行中文分词，得到平行单词；

4)特征选择：对于键值对，直接提取键值加入到关键特征集；对于平行单词，采用信息增益算法选择出重要单词，将重要单词加入关键特征集；

5)对关键特征集进行赋值，即根据键值对应的所有属性值从0开始编号，不同属性通过不同的阿拉伯数字进行区分，获得文本表示。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据推理的智能分诊方法，其特征在于，所述基于大数据推理的方法获得分诊信息的具体方法为：

1)获取病历数据，将病历数据按照关键词和诊断结果进行存储，具体为：使用每一篇病历的诊断结果即疾病名替换文章名，将病历中的数据进行预处理转化为文本表示，使用mysql数据库进行疾病名+文本表示的格式进行存储；

2)设定一个病症对应一个关键特征，判断获得的文本表示中病症是否小于3个，若是，则认为当前获得的描述语句不足以分诊，生成问诊语句并进行显示，以获得包含更多病症的描述语句；否则，进入步骤3)；

3)判断病症是否小于5个，若是，则根据文本表示内容在数据库中进行匹配，选择匹配度最高的三个病历，并生成问诊语句并进行显示，以获得包含更多病症的描述语句；否则，根据文本表示内容在数据库中进行匹配，选择匹配度最高的三个病历，并根据病历对应的诊断结果，按照设定的规则进行分诊。

4.根据权利要求2所述的一种基于大数据推理的智能分诊方法，其特征在于，使用mysql进行存储时，若多个病历具有相同的诊断结果，则将病历进行合并。