[发明专利]一种基于症状监测的疫情监测方法及系统

说明书

本发明提出一种基于症状监测的疫情监测方法及系统，所述方法包括配置与目标疫情关联的目标症状关键词，从疫情监测数据库中读取同步自医院管理系统的源数据库的待分析病历，从所述待分析病历中提取症状关键词，将所述症状关键词与所述目标症状关键词进行匹配，以获得所述待分析病历的症状与所述目标疫情的症状相似度，当所述症状相似度在第一阈值范围内时，确定为疑似疫情病症，执行与所述疑似疫情病症相关联的第一处理，当所述症状相似度在第二阈值范围内时，确定为疫情病症，执行与所述疫情病症相关联的第二处理，通过对病患数据的深度分析，能够及时精准地发现疫情病症，具有更高的可靠性。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，特别涉及一种基于症状监测的疫情监测方法及系统。

背景技术

为了及时发现疫情、提高疫情响应速度从而抑制疫情蔓延，人们开发了能够对医院管理系统、药店管理系统和公共场所管理系统的病患数据、药物销售数据以及人员流动数据等进行综合性大数据分析的疫情监测系统，利用疫情监测系统能够时发现疫情的发生，在疫情发生的早期就采取相应措施，避免疫情蔓延带来的后果。然而现有的疫情监测系统对相关数据特别是对医院管理系统的病患数据的挖掘深度不足，无法利用这些数据进行有效的疫情监测，从而导致疫情误报、少报的情况时有发生，疫情监测的可靠性较低。

发明内容

本发明正是基于上述问题，提出了一种基于症状监测的疫情监测方法及系统，通过对病患数据的深度分析，能够及时精准地发现疫情病症，具有更高的可靠性。

有鉴于此，本发明的第一方面提出了一种基于症状监测的疫情监测方法，包括：

配置与目标疫情关联的目标症状关键词；

从疫情监测数据库中读取同步自医院管理系统的源数据库的待分析病历；

从所述待分析病历中提取症状关键词；

将所述症状关键词与所述目标症状关键词进行匹配，以获得所述待分析病历的症状与所述目标疫情的症状相似度；

当所述症状相似度在第一阈值范围内时，确定为疑似疫情病症，执行与所述疑似疫情病症相关联的第一处理；

当所述症状相似度在第二阈值范围内时，确定为疫情病症，执行与所述疫情病症相关联的第二处理。

进一步的，在上述的基于症状监测的疫情监测方法中，从所述待分析病历中提取症状关键词的步骤具体包括：

对所述待分析病历的内容进行结构化处理，得到所述待分析病历每个内容模块的字段名称和字段值；

获取字段名称为预设值的内容模块对应的字段值；

从所述字段值中提取症状关键词。

进一步的，在上述的基于症状监测的疫情监测方法中，配置与目标疫情关联的目标症状关键词的步骤具体包括：

配置与目标疫情关联的至少一个目标症状关键词组合，使得待分析病历中的症状关键词与所述目标症状关键词组合相匹配得到的症状相似度落入预设范围内时，被确认为疑似疫情病症或被确认为疫情病症。

进一步的，在上述的基于症状监测的疫情监测方法中，将所述症状关键词与所述目标症状关键词进行匹配的步骤具体包括：

使用训练好的词向量模型生成所述目标症状关键词组合中每个目标症状关键词的词向量 v_ti，其中1≤i≤n，n为所述症状关键词组合中的目标症状关键词的数量；

使用训练好的词向量模型生成所述待分析病历的症状关键词的词向量v_sj，其中 1≤j≤m，m为所述待分析病历的症状关键词的数量；

当m≥n时，从m个所述待分析病历的症状关键词中取n个词向量与所述目标症状关键词组合的词向量距离最小的症状关键词；