一种基于中文电子病历的辅助诊断决策方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108597614A(43)申请公布日2018.09.28(21)申请号201810324593.5(22)申请日2018.04.12(71)申请人上海熙业信息科技有限公司地址201802上海市嘉定区南翔镇蕰北公路1755弄10号324室(72)发明人闫凤麒曲艺陆明名(74)专利代理机构上海科律专利代理事务所(特殊普通合伙)31290代理人叶凤(51)Int.Cl.G16H50/70(2018.01)G16H10/60(2018.01)权利要求书1页说明书4页附图3页(54)发明名称一种基于中文电子病历的辅助诊断决策方法(57)摘要辅助诊断决策方法是临床决策支持系统(Clinicaldecisionsupportsystem，CDSS)中的一个非常活跃应用分支。目前的辅助诊断决策方法都没能很好的利用中文电子病历数据集、无法有效的挖掘中文电子病历中症状与疾病的关联规则、无法很好地降低症状特征维度、无法很准确地在高维症状特征空间中进行多种疾病的精准分类。针对这些问题，本发明给出了一种基于中文电子病历的辅助诊断决策方法。首先将中文电子病历集中的疾病与症状信息进行清洗，然后挖掘疾病与症状事务的关联规则，本发明根据疾病与症状事务关联规则的置信度进行排序，并且以基分类器分类结果为基准从中进行特征选择，根据特征选择出的特征向量运用决策树分类器进行疾病分类，实现了对疾病的预测。CN108597614ACN108597614A权利要求书1/1页1.一种基于中文电子病历的辅助诊断决策方法，其特征在于，基于中文电子病历的辅助诊断决策方法包括：步骤一、一种对中文电子病历数据集中疾病与症状信息进行数据清洗的数据预处理方法；步骤二、一种基于疾病与症状进行关联规则挖掘的方法；步骤三、一种基于病症关联规则进行特征选择的方法；(关键特色步骤)步骤四、一种基于关联规则的特征选择方法在选择出特征向量后进行疾病预测的分类器。2.根据权利要求1所述的基于中文电子病历的辅助诊断决策方法，其特征在于，所述一种对中文电子病历数据集中疾病与症状信息进行数据清洗的数据预处理方法:该方法首先要去除含有空缺值的中文电子病历数据，其次对疾病与症状的数据信息进行标准化即统一数据源的属性值，然后进行特征二值化即将字符型数据转化为布尔型的二值数据，最后对疾病类别进行标签编码。3.根据权利要求1所述的基于中文电子病历的辅助诊断决策方法，其特征在于，所述一种基于疾病与症状进行关联规则挖掘的方法，核心操作为运用Apriori算法对疾病与症状进行关联规则挖掘。4.根据权利要求1所述的基于中文电子病历的辅助诊断决策方法，其特征在于，一种基于病症关联规则进行特征选择的方法：核心操作为对病症的二频繁项集规则进行置信度排序，然后再利用基分类器的分类性能作为特征子集评价标准进行序列向前选择方法SFS选择特征子集。5.根据权利要求1所述的基于中文电子病历的辅助诊断决策方法，其特征在于，一种基于关联规则的特征选择方法在选择出特征向量后进行疾病预测的分类器，核心操作为首先根据以上方法选择出的特征子集，然后再利用决策树分类器对中文电子病历进行训练和预测。2CN108597614A说明书1/4页一种基于中文电子病历的辅助诊断决策方法技术领域[0001]本发明涉及数据挖掘领域，具体涉及特征选择算法，分类算法。背景技术[0002]最早的辅助诊断决策方法主要都集中在基于知识的CDSS研究与实现，其系统结构大体由人机接口、知识库和推理机三部分组成。知识库是由来自医学文献的规则、临床指南等来构建，并根据这些知识转化成的规则并运用一定的推理机制通过人机交互界面提供决策支持服务。但是，医学和医学知识始终在发展，在变更，要使知识库中知识能够跟上发展的脚步需要巨大的投入和消耗。所以基于非知识的CDSS，即基于电子病历的辅助诊断决策方法的研究逐渐变成了当前诊断决策支持系统研究的热点与主流方向。[0003]与基于知识的CDSS不同，基于电子病历的辅助诊断决策方法通过对大规模电子病历数据集的进行关联规则挖掘、分类、回归等操作能够不断发现新的知识来帮助医生在疾病诊断过程中做出更好的决策。随着2011年卫生部制定了电子病历的基本规范，并在全国范围内110家医院开展电子病历的试点工作。经过几年的发展，电子病历系统已成为衡量医院信息化建设水平的一个重要标准，电子病历系统也积累了相当可观的数据量，并且这些数据都是患者的真实数据，这对疾病的诊疗和医学研究等都具有巨大的价值和广阔的发展前景，特别是以电子病历为基础的应用在CDSS的疾病诊断过程中发挥了重要作用，并且进一步推进了国内疾病诊断系统的研究与发展。[0004]基于中文电子病历的辅助诊断决策方法研究仍处于起步阶段，在国内，