[发明专利]一种基于医疗大数据的辅助诊断系统及方法

说明书

本发明提供了一种基于医疗大数据的辅助诊断系统及方法，涉及医疗数据辅助诊断技术领域，该方法包括：获取医疗数据，通过数据预处理模块对医疗数据中的非结构数据进行预处理，通过模型生成模块生成诊断识别模型，通过模型训练模块根据预先获取的训练数据集对生成的诊断识别模型进行训练，通过诊断识别模块将预处理过后的医疗数据输入训练后的诊断识别模型中，实现辅助诊断识别。本发明提供的基于医疗大数据的辅助诊断系统及方法，能够实现基于医疗大数据的辅助诊断，便于医生使用，能够对医疗数据中的非结构数据进行转化，便于辅助诊断使用。

技术领域

本发明涉及医疗数据辅助诊断技术领域，特别是涉及一种基于医疗大数据的辅助诊断系统及方法。

背景技术

医疗数据是指医疗过程中产生的数据，数据量庞大，覆盖大规模人群。但是，现有的医疗数据往往以自然语言的方式进行记录，并以结构化或非结构化的方式进行存储，往往很难具体应用，造成了资源浪费。因此，设计一种基于医疗大数据的辅助诊断系统及方法是十分有必要的。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于医疗大数据的辅助诊断系统及方法，能够实现基于医疗大数据的辅助诊断，便于医生使用，能够对医疗数据中的非结构数据进行转化，便于辅助诊断使用。

为实现上述目的，本发明提供了如下方案：

一种基于医疗大数据的辅助诊断系统，包括：数据预处理处理模块、模型生成模块、模型训练模块及诊断识别模块，所述数据预处理模块连接所述诊断识别模块，所述模型生成模块连接所述模型训练模块，所述模型训练模块连接所述诊断识别模块；

所述数据预处理模块用于获取医疗数据，并对其中非结构化的医疗数据进行预处理；

所述模型生成模块用于生成诊断识别模型；

所述模型训练模块用于根据预先获取的训练数据集对生成的诊断识别模型进行训练；

所述诊断识别模块用于将预处理过后的医疗数据输入训练后的诊断识别模型中，实现辅助诊断识别。

本发明还提供了一种基于医疗大数据的辅助诊断方法，应用于上述的基于医疗大数据的辅助诊断系统，包括如下步骤：

步骤1：获取医疗数据，通过数据预处理模块对医疗数据中的非结构数据进行预处理；

步骤2：通过模型生成模块生成诊断识别模型；

步骤3：通过模型训练模块根据预先获取的训练数据集对生成的诊断识别模型进行训练；

步骤4：通过诊断识别模块将预处理过后的医疗数据输入训练后的诊断识别模型中，实现辅助诊断识别。

可选的，步骤1中，获取医疗数据，通过数据预处理模块对医疗数据中的非结构数据进行预处理，具体包括如下步骤：

步骤101：获取医疗数据中的非结构数据；

步骤102：建立非结构数据的数据解析，确定非结构数据的信息提取逻辑，进行数据解析，形成第一数据集；

步骤103：提取第一数据集中的关键词，根据关键词，合并相关联的第一数据集，形成第二数据集；

步骤104：获取所有的关键词及与关键词相对应的第二数据集，对其中的字符进行判断，判断其是否属于专业术语，将不属于专业术语的词组更换为专业术语。

可选的，步骤102中，建立非结构数据的数据解析，确定非结构数据的信息提取逻辑，进行数据解析，形成第一数据集，具体为：

建立非结构数据的数据解析，确定非结构数据的信息提取逻辑，其中，信息提取逻辑为获取非结构数据的病史、病症、体征、检查情况，通过关键词匹配、诊断标准判断及诊断思路判断进行数据解析，生成第一数据集。

可选的，步骤103中，提取第一数据集中的关键词，根据关键词，合并相关联的第一数据集，形成第二数据集，具体为：

提取第一数据集中的关键词，根据预设词汇库中的词组关系，将关键词相对应的第一数据集进行合并，得到第二数据集。