[发明专利]一种应用于智慧医疗的大数据业务分析方法及系统

说明书

本发明公开了一种应用于智慧医疗的大数据业务分析方法,涉及医疗技术领域，包括以下步骤：步骤S1：获取用户原始医疗需求信息；步骤S2：将预处理的原始医疗需求信息与信息存储库中预先存储的第一预设条件映射表达，确定用户的原始医疗需求评价描述；步骤S3：获取确定的原始医疗需求评价描述的文本相应的特征信息；步骤S4：针对原始医疗需求评价描述构建就诊需求分析模型，将用户的医疗需求评价描述文本输入至就诊需求分析模型，得到就诊需求分析模型输出的就诊需求分析模型对应的优化的就诊需求类型；步骤S5：根据优化的就诊类型为用户推荐合适的医疗需求项目；本发明能够提高用户就诊咨询分类推荐的准确性以及系统的响应以及分析效率。

技术领域

本发明涉及医疗技术领域，具体涉及一种应用于智慧医疗的大数据业务分析方法。

背景技术

目前传统医疗系统存在着一些人数分配不均以及入院手续多等问题，随着互联网的发展，智慧医疗体系能够解决传统医疗系统面临的医院人数分配不均以及入院手续多等问题，智慧医疗系统一定程度上改善了医疗资源分布不均、方便用户就医，但也存在着一些问题，比如对用户的医疗需求分析的准确性以及可靠性不高，不能给用户推荐具体的有针对性的医疗项目服务等问题。

因此，急需对一种应用于智慧医疗的大数据业务分析方法及系统解决上述问题。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种应用于智慧医疗的大数据业务分析方法，以解决上述技术问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种应用于智慧医疗的大数据业务分析方法，包括以下步骤：

步骤S1：获取用户原始医疗需求信息；

步骤S2：将预处理的原始医疗需求信息与信息存储库中预先存储的第一预设条件映射表达，确定用户的原始医疗需求评价描述；

步骤S3：获取确定的原始医疗需求评价描述的文本相应的特征信息；

步骤S4：针对原始医疗需求评价描述构建就诊需求分析模型，将用户的医疗需求评价描述文本输入至就诊需求分析模型，得到就诊需求分析模型输出的就诊需求分析模型对应的优化的就诊需求类型。

步骤S5：根据优化的就诊类型为用户推荐合适的医疗需求项目。

进一步地，该应用于智慧医疗的大数据业务分析方法，还包括：输出调用的服务结果并向用户展示服务结果。

进一步地，所述获取确定的原始医疗需求评价描述的文本相应的特征信息，包括以下步骤：获取确定的原始医疗需求评价描述的原始医疗需求文本信息，并对原始医疗需求文本信息进行预处理，得到预处理后的原始医疗文本信息；通过改进的互信息方法提取预处理后的文本数据中相应的特征值，并将得到的特征值进行降序排列，筛选m个词，得到原始文本特征集；计算预处理后原始医疗文本中每个词的关联规则，并以关联规则去除原始文本特征集中冗余特征，确定原始医疗需求的特征。

进一步地，所述构建医疗分析模型包括以下步骤：将用户的特征信息输入卷积层中进行处理，获得卷积结果；将卷积结果输入关系层和池化层进行处理，获取关系结果和池化结果；通过拼接将关系结果和池化结果进行拼接并输出，获得就诊需求分析结果。

更进一步地，还包括：获取用户样本医疗需求评价描述信息对应的训练特征；将训练特征信息输入初始的就诊需求分析模型中，获取样本医疗需求评价描述文本的训练就诊需求分析结果；根据训练就诊需求分析结果及样本医疗需求评价描述文本的标注结果，确定初始就诊需求分析模型中的模型损失；根据模型损失，调整初始就诊需求分析模型中的参数权值，确定优化的就诊需求分析模型。