[发明专利]一种非等间隔时间的体检数据患病风险预测系统

权利要求书

1.一种非等间隔时间的体检数据患病风险预测系统，其特征在于：包括服务器及客户端，所述服务器包括：

医疗数据预处理模块：用于收集医疗数据并进行预处理，生成医疗病历文本数据；

药物功效信息库：用于存储每一种药物所对应的功效信息；

文本特征提取模块：用于提取医疗病历文本数据中的病历特征及药物功效信息库中各药物的功效特征；

非等间隔病历特征序列构建模块：用于根据患者信息及其对应的历史病历，构建每个患者的病历特征集，并按时间顺序排列，生成非等间隔病历特征序列；

疾病信息序列构建模块：用于根据病历的患者信息、体检指标信息、疾病信息，构建每个患者的疾病信息集，并按时间顺序排列，生成该名患者的疾病信息序列；

体检信息序列标签库：用于存储疾病信息序列中的体检指标信息和疾病信息；

语义特征提取网络：用于对非等间隔病历特征序列进行处理，提取语义特征；

异构图构建模块：用于将医疗文本数据中的患者、药物、病症、疾病关系构建为异构图，其中非等间隔病历特征序列的语义特征作为患者节点的属性，药物功效特征作为药物节点的属性；

异构图卷积网络：用于分别提取疾病的属性特征和疾病与药物间的相关性；

体检指标库：用于存储每一个体检指标信息和其对应的患者信息；

患病风险预测模型：用于根据体检指标序列和疾病的属性特征，预测患各种疾病的风险；并根据疾病和药物间的相关性信息推荐相关药物，输出到客户端；

所述客户端用于向服务器各模块输入数据和指令，查看所预测的患病风险及推荐药物。

2.根据权利要求1所述的非等间隔时间的体检数据患病风险预测系统，其特征在于：所述医疗数据预处理模块收集医疗数据，具体包括：收集医疗数据，使用PDFMiner方法将PDF格式的电子病历转化为文本数据，得到医疗病历文本数据S＝{s₁,...,s_i,...,s_n}，n为病历数量，i∈[1,n]；

所述医疗数据预处理模块对医疗数据进行预处理，具体包括：使用空格将病历文本s_i分为多个汉字字符串，根据字符串起始位置的字符段获取到该字符串的描述内容；根据字符串的描述内容，选择出带有患者、药物、疾病、病症、时间、体检指标信息的字符串；将选择出的字符串根据标点符号进行分割，从而获取到患者、药物、疾病、病症、时间、体检指标信息；根据字符串的描述内容，将该病历中与疾病相关的信息以列表形式存储，组成该病历的病历信息其中c为相关信息的个数，表示第i份病历中的第v个信息，v∈[1，c]，将n个病历的病历信息组合到一起生成病历信息集E＝{e₁，...，e_i，...，e_n}。