一种医案知识图谱构建方法及装置与流程

1.本技术请求保护一种医疗数据处理，尤其涉及一种医案知识图谱构建方法。本技术还涉及一种医案知识图谱构建装置。


背景技术：

2.在寻医问诊的过程中，对于医院、科室、医生、治疗方案的选择，是每个患者在就医过程中都会遇到的问题。在预分诊、确诊及后续治疗过程中，每一个环节里都有大量的信息需要进行沟通与传递，并由此产生一系列的检查报告，而不同医院之间，对于检查报告的形式及解读存在差异，由于缺乏有效的信息化工具进行就医指导和信息复用，导致目前医患双方的诊疗就医及后续诊断数据分析均存在以下问题：
3.对于患者来说，就医路径模糊，增加就医时长及成本。症状产生时。
4.不同医院就诊数据无法联通，患者基本信息、既往病史及治疗过程只存在于当次就诊医院，异地就医时需重复提供相关信息，并携带大量纸质报告，这些非结构化的医疗数据无法与当前就诊医院的医疗数据进行时间上的归一化比对，可读性差。
5.患者之间的治疗成功或是失败经验缺乏简单可操作的信息共享途径与工具，造成信息孤岛。在面对重大疾病时，成功的医治经验对于后来的患者来说，是不可多得的健康财富。


技术实现要素：

6.为了解决现有技术中的问题，本技术提供一种医案知识图谱构建方法。本技术还涉及一种医案知识图谱构建装置。
7.本技术提供一种医案知识图谱构建方法，包括：
8.建立医学知识库和环境地理知识库，为所述医学知识库中的知识数据分别添加医学标签和地址标签，同时为所述地理环境知识库中的知识数据添加地址标签，将所述医学标签和地址标签作为类型信息存储；
9.根据所述医学知识库和地理环境知识库中的类型信息，建立医案知识图谱模型，包括根据所述地址标签进行匹配，获得所述医学知识库和地理环境知识库中知识数据的关联关系；
10.根据患者的基本信息、治疗过程信息、治疗结果信息、主治医师信息建立病案数据集，并基于所述病案数据集添加医学标签；
11.根据所述医案知识图谱模型和病案数据集的医学标签生成医案知识图谱。
12.可选的，所述医学知识库包括：西医疾病知识库、建立中医疾病知识库、中医证候知识库、症状知识库、药品知识库、建立检查检验结果知识库、医疗器械知识库、成功医案知识库。
13.可选的，所述地理环境知识库包括：街区信息、气候环境的结构化信息、污染源信息、医院的位置信息以及服务信息。
14.可选的，还包括：
15.根据所述医案知识图谱输入患者属性信息后，获得就医选择信息。
16.可选的，还包括：根据所述医案知识图谱输入患者属性信息后，获得疾病预测信息。
17.本技术还提供一种医案知识图谱构建装置，包括：
18.知识库模块，用于建立医学知识库和环境地理知识库，为所述医学知识库中的知识数据分别添加医学标签和地址标签，同时为所述地理环境知识库中的知识数据添加地址标签，将所述医学标签和地址标签作为类型信息存储；
19.模型模块，用于根据所述医学知识库和地理环境知识库中的类型信息，建立医案知识图谱模型，包括根据所述地址标签进行匹配，获得所述医学知识库和地理环境知识库中知识数据的关联关系；
20.数据集模块，用于根据患者的基本信息、治疗过程信息、治疗结果信息、主治医师信息建立病案数据集，并基于所述病案数据集添加医学标签；
21.图谱模块，用于根据所述医案知识图谱模型和病案数据集的医学标签生成医案知识图谱。
22.可选的，所述医学知识库包括：西医疾病知识库、建立中医疾病知识库、中医证候知识库、症状知识库、药品知识库、建立检查检验结果知识库、医疗器械知识库、成功医案知识库。
23.可选的，所述地理环境知识库包括：街区信息、气候环境的结构化信息、污染源信息、医院的位置信息以及服务信息。
24.可选的，还包括：
25.第一查询模块，用于根据所述医案知识图谱输入患者属性信息后，获得就医选择信息。
26.可选的，还包括：
27.第二查询模块，用于根据所述医案知识图谱输入患者属性信息后，获得疾病预测信息。
28.本技术相较于现有技术的优点是：
29.本技术提供一种医案知识图谱构建方法，包括：建立医学知识库和环境地理知识库，为所述医学知识库中的知识数据分别添加医学标签和地址标签，同时为所述地理环境知识库中的知识数据添加地址标签，将所述医学标签和地址标签作为类型信息存储；根据所述医学知识库和地理环境知识库中的类型信息，建立医案知识图谱模型，包括根据所述地址标签进行匹配，获得所述医学知识库和地理环境知识库中知识数据的关联关系；根据患者的基本信息、治疗过程信息、治疗结果信息、主治医师信息建立病案数据集，并基于所述病案数据集添加医学标签；根据所述医案知识图谱模型和病案数据集的医学标签生成医案知识图谱。本技术通过建立知识库以生成医案知识图谱，实现数据的统一，可以有效的打破数据壁垒，提高数据检索效率。
附图说明
30.图1是本技术中医案知识图谱构建流程图。
31.图2是本技术中医案知识图谱建立的基础数据获取流程。
32.图3是本技术中医案知识图谱构建装置示意图。
具体实施方式
33.以下内容均是为了详细说明本技术要保护的技术方案所提供的具体实施过程的示例，但是本技术还可以采用不同于此的描述的其他方式实施，本领域技术人员可以在本技术构思的指引下，采用不同的技术手段实现本技术，因此本技术不受下面具体实施例的限制。
34.本技术提供一种医案知识图谱构建方法，包括：建立医学知识库和环境地理知识库，为所述医学知识库中的知识数据分别添加医学标签和地址标签，同时为所述地理环境知识库中的知识数据添加地址标签，将所述医学标签和地址标签作为类型信息存储；根据所述医学知识库和地理环境知识库中的类型信息，建立医案知识图谱模型，包括根据所述地址标签进行匹配，获得所述医学知识库和地理环境知识库中知识数据的关联关系；根据患者的基本信息、治疗过程信息、治疗结果信息、主治医师信息建立病案数据集，并基于所述病案数据集添加医学标签；根据所述医案知识图谱模型和病案数据集的医学标签生成医案知识图谱。本技术通过建立知识库以生成医案知识图谱，实现数据的统一，可以有效的打破数据壁垒，提高数据检索效率。
35.图1是本技术中医案知识图谱构建流程图。
36.请参照图1所示，s101建立医学知识库和环境地理知识库，为所述医学知识库中的知识数据分别添加医学标签和地址标签，同时为所述地理环境知识库中的知识数据添加地址标签，将所述医学标签和地址标签作为类型信息存储。
37.所示医学知识库，是指涵盖有一个类型的医学知识的数据库，包括有西医疾病知识库、建立中医疾病知识库、中医证候知识库、症状知识库、药品知识库、建立检查检验结果知识库、医疗器械知识库和成功医案知识库。
38.所述医学知识库是根据国家或者行业标准制定的知识库。
39.所述地理知识库包括：包含有自然街区、气候环境的结构化信息、污染源信息、医院的位置信息以及服务信息在内的数据库。
40.具体的，所述地理知识库可以是以区、县级行政区域为基础，叠加河流，生成自然街区。然后对所述自然街区的各区域的气候环境进行平均气温、降雨量等信息的结构性描述。
41.进一步的，对所述自然街区各区域与生产型企业进行距离计算，并按距离远近划分为区域内(包含边界接触)、区域外2km距离、区域外5km距离、区域外5km距离进行汇总赋值，并按距离远近对区域进行环境赋值，若有多个生产企业与区域产生距离为5km内的交集，则该区域环境分值累加计算。
42.所述地理知识库包括：全国医院的位置信息、科室信息、出诊信息、床位信息。
43.本技术中，所述医学知识库的知识数据都插入有医学标签和地址标签，所述医学标签是有本领域的技术人员手工添加的，所述地址标签，可以直接通过数据的获取位置进行自动添加。
44.请参照图1所示，s102根据所述医学知识库和地理环境知识库中的类型信息，建立
医案知识图谱模型，包括根据所述地址标签进行匹配，获得所述医学知识库和地理环境知识库中知识数据的关联关系。
45.具体的，建立所述医学知识库还包括已有的医案，所述医案是指已经完成的诊疗过程，包括从挂号到完成治疗的整个过程的信息。
46.所述医案知识图谱模型是指，根据已有医案、疾病知识库、症状知识库、药品知识库、检查检验结果知识库、医疗器械相关知识库中内容，采用自顶向下的模式，对医案图谱进行定义和建模，包括但不限于唯一身份识别码、姓名、现居住地址、家庭遗传病史、是否抽烟、发病时间、症状、检查结果、化验结果、治疗方法、使用药物、治疗效果、治疗变化、治疗阶段、治疗成本、过程评价、生活环境、工作环境、治疗是否有效、病灶变化、生存周期、过程评价、主治医生信息、目标医院交通成本等信息，生成医案知识图谱模型。
47.具体的，所述医案知识图谱模型可以采用ai智能模型获得，通过ai智能模型的训练，最后可以将所述医案，医学知识库以及地理知识库之间的具体数据进行关联，生成医案知识图谱模型，具体的，所述ai模型根据地址标签的描述进行医学知识库和环境地理知识库的关联，其中所述地址标签根据各个数据的位置描述范围具有不同，所述ai模型在进行关联是，对所述位置信息进行检索后进行匹配，将不同范围的地址信息进行范围的统一后进行关联。
48.图2是本技术中医案知识图谱建立的基础数据获取流程。
49.请参照图2所示，所述基础数据获取流程如下：
50.s201收集并整理相关患者的基本信息。
51.所述基本信息的获取来源可以包括：拍照识别、人工录入、论坛分享等，得到数据集ds1。其中，包含但不限于性别、年龄、家庭遗传病史、不良嗜好(如是否抽烟)、居住地址、工作环境等，并以患者的身份证号作为唯一标志id。
52.s202对ds1数据集中居住地址信息进行地理编码，将地址转换为wgs84坐标系下的经纬度信息，并与地理环境知识库中的自然街区进行区域归属计算，得到环境分。
53.s203收集并整理患者的治疗过程信息。
54.根据所述治疗过程信息得到数据集ds2，其中包含症状、检查结果、化验结果、治疗方法、使用药物、治疗变化、治疗阶段等。
55.s204收集并整理患者的治疗结果详情。
56.根据所述治疗结果信息得到数据集ds3，其中包含治疗是否有效、是否治愈、病灶变化、生存周期、过程评价、治疗成本等。
57.s205收集并整理患者的主治医生信息。
58.根据所述主治医师的信息得到数据集ds4，其中包含但不限于医生的标识信息、医生的患者评价、所在医院的交通成本等。
59.请参照图1所示，s103根据患者的基本信息、治疗过程信息、治疗结果信息、主治医师信息建立病案数据集，并基于所述病案数据集添加医学标签。
60.具体的，基于患者的标志id，将数据集ds1、ds2、ds3、ds4进行融合，成为一个包含患者基本信息、治疗过程信息、治疗结果详情、主治医生信息等的病案数据集ds0。
61.请参照图1所示，s104根据所述医案知识图谱模型和病案数据集的医学标签生成医案知识图谱。
62.具体的，基于所述病案数据集ds0以及医案图谱模型，构建出带位置信息的医案知识图谱。
63.具体的，所述医案知识图谱，将按照预设的格式，为每个数据集中的数据段进行标记，所述标记有两段组成，包括病案数据集标记，用户id。
64.当进行搜索是，根据输入的字段匹配对应的医案数据，每个所述医案数据都具有所述标记，然后根据所述标记中的数据集标记，查询全部数据集，获得每个查到的数据集，并按照所述用户id生成多个医案。
65.使用方法：
66.患者使用时，以患者身份登录该知识图谱装置，输入患者基本信息(包含年龄，性别，年龄、家庭遗传病史、不良嗜好等)。
67.输入患者表现出的症状信息以及低级别医院出具的诊断报告；输入期望就诊的相关城市信息(支持定位选择，支持多选)。
68.医案图谱装置基于患者输入的相关信息以及内建的推理模型，分析出最匹配n条病案，并给出相关的医院、科室、医生、诊疗费用、医院空余病床、以及医院位置信息等发出提示信息。
69.患者根据自身条件，结合给出提示信息，进行决策，选择出最适合自身情况的医院和治疗方案。
70.医生使用时，以医生身份登录该知识图谱装置，输入候诊患者的基本信息(包含年龄、性别、年龄、家庭遗传病史、不良嗜好、居住地等)。
71.输入候诊患者表现出的症状信息以及诊断报。
72.医案图谱装置基于患者输入的相关信息以及内建的推理模型，找出最匹配n条病案，供医生进行辅助决策。
73.医生基于最匹配n条病案信息(病情，治疗过程，治疗效果等)，结合自身的行医经验：分析出患者实际的病情，可有效降低误诊率，给出最合适的治疗方案，提升治疗效果，减少患者的身体痛苦和经济压力。同时对可能出现的治疗风险(如药物过敏、不耐受)进行避免，根据已知的数据对可能的病情相关未知信息如环境信息进行推理，为临床研究、病情研判、病因分析提供决策依据。
74.医生持续不断地将最新的医案追加到该知识图谱装置，丰富了病案数据，从而使得该装置给出辅助决策信息更全面，更精确。
75.本技术还提供一种医案知识图谱构建装置，包括：知识库模块301、模型模块302、数据集模块303、图谱模块304。
76.图3是本技术中医案知识图谱构建装置示意图。
77.请参照图3所示，知识库模块301，用于建立医学知识库和环境地理知识库，为所述医学知识库中的知识数据分别添加医学标签和地址标签，同时为所述地理环境知识库中的知识数据添加地址标签，将所述医学标签和地址标签作为类型信息存储。
78.所示医学知识库，是指涵盖有一个类型的医学知识的数据库，包括有西医疾病知识库、建立中医疾病知识库、中医证候知识库、症状知识库、药品知识库、建立检查检验结果知识库、医疗器械知识库和成功医案知识库。
79.所述医学知识库是根据国家或者行业标准制定的知识库。
80.所述地理知识库包括：包含有自然街区、气候环境的结构化信息、污染源信息、医院的位置信息以及服务信息在内的数据库。
81.具体的，所述地理知识库可以是以区、县级行政区域为基础，叠加河流，生成自然街区。然后对所述自然街区的各区域的气候环境进行平均气温、降雨量等信息的结构性描述。
82.进一步的，对所述自然街区各区域与生产型企业进行距离计算，并按距离远近划分为区域内(包含边界接触)、区域外2km距离、区域外5km距离、区域外5km距离进行汇总赋值，并按距离远近对区域进行环境赋值，若有多个生产企业与区域产生距离为5km内的交集，则该区域环境分值累加计算。
83.所述地理知识库包括：全国医院的位置信息、科室信息、出诊信息、床位信息。
84.本技术中，所述医学知识库的知识数据都插入有医学标签和地址标签，所述医学标签是有本领域的技术人员手工添加的，所述地址标签，可以直接通过数据的获取位置进行自动添加。
85.请参照图3所示，模型模块302，用于根据所述医学知识库和地理环境知识库中的类型信息，建立医案知识图谱模型，包括根据所述地址标签进行匹配，获得所述医学知识库和地理环境知识库中知识数据的关联关系。
86.具体的，建立所述医学知识库还包括已有的医案，所述医案是指已经完成的诊疗过程，包括从挂号到完成治疗的整个过程的信息。
87.所述医案知识图谱模型是指，根据已有医案、疾病知识库、症状知识库、药品知识库、检查检验结果知识库、医疗器械相关知识库中内容，采用自顶向下的模式，对医案图谱进行定义和建模，包括但不限于唯一身份识别码、姓名、现居住地址、家庭遗传病史、是否抽烟、发病时间、症状、检查结果、化验结果、治疗方法、使用药物、治疗效果、治疗变化、治疗阶段、治疗成本、过程评价、生活环境、工作环境、治疗是否有效、病灶变化、生存周期、过程评价、主治医生信息、目标医院交通成本等信息，生成医案知识图谱模型。
88.具体的，所述医案知识图谱模型可以采用ai智能模型获得，通过ai智能模型的训练，最后可以将所述医案，医学知识库以及地理知识库之间的具体数据进行关联，生成医案知识图谱模型，具体的，所述ai模型根据地址标签的描述进行医学知识库和环境地理知识库的关联，其中所述地址标签根据各个数据的位置描述范围具有不同，所述ai模型在进行关联是，对所述位置信息进行检索后进行匹配，将不同范围的地址信息进行范围的统一后进行关联。
89.图2是本技术中医案知识图谱建立的基础数据获取流程。
90.请参照图2所示，所述基础数据获取流程如下：
91.s201收集并整理相关患者的基本信息。
92.所述基本信息的获取来源可以包括：拍照识别、人工录入、论坛分享等，得到数据集ds1。其中，包含但不限于性别、年龄、家庭遗传病史、不良嗜好(如是否抽烟)、居住地址、工作环境等，并以患者的身份证号作为唯一标志id。
93.s202对ds1数据集中居住地址信息进行地理编码，将地址转换为wgs84坐标系下的经纬度信息，并与地理环境知识库中的自然街区进行区域归属计算，得到环境分。
94.s203收集并整理患者的治疗过程信息。
95.根据所述治疗过程信息得到数据集ds2，其中包含症状、检查结果、化验结果、治疗方法、使用药物、治疗变化、治疗阶段等。
96.s204收集并整理患者的治疗结果详情。
97.根据所述治疗结果信息得到数据集ds3，其中包含治疗是否有效、是否治愈、病灶变化、生存周期、过程评价、治疗成本等。
98.s205收集并整理患者的主治医生信息。
99.根据所述主治医师的信息得到数据集ds4，其中包含但不限于医生的标识信息、医生的患者评价、所在医院的交通成本等。
100.请参照图3所示，数据集模块303，用于根据患者的基本信息、治疗过程信息、治疗结果信息、主治医师信息建立病案数据集，并基于所述病案数据集添加医学标签。
101.具体的，基于患者的标志id，将数据集ds1、ds2、ds3、ds4进行融合，成为一个包含患者基本信息、治疗过程信息、治疗结果详情、主治医生信息等的病案数据集ds0。
102.请参照图3所示，图谱模块304，用于根据所述医案知识图谱模型和病案数据集的医学标签生成医案知识图谱。
103.具体的，基于所述病案数据集ds0以及医案图谱模型，构建出带位置信息的医案知识图谱。
104.具体的，所述医案知识图谱，将按照预设的格式，为每个数据集中的数据段进行标记，所述标记有两段组成，包括病案数据集标记，用户id。
105.当进行搜索是，根据输入的字段匹配对应的医案数据，每个所述医案数据都具有所述标记，然后根据所述标记中的数据集标记，查询全部数据集，获得每个查到的数据的数据集，并按照所述用户id生成多个医案。
106.所述装置还包括：
107.第一查询模块，用于根据所述医案知识图谱输入患者属性信息后，获得就医选择信息。
108.患者使用时，以患者身份登录该知识图谱装置，输入患者基本信息(包含年龄，性别，年龄、家庭遗传病史、不良嗜好等)。
109.输入患者表现出的症状信息以及低级别医院出具的诊断报告；输入期望就诊的相关城市信息(支持定位选择，支持多选)。
110.医案图谱装置基于患者输入的相关信息以及内建的推理模型，分析出最匹配n条病案，并给出相关的医院、科室、医生、诊疗费用、医院空余病床、以及医院位置信息等发出提示信息。
111.患者根据自身条件，结合给出提示信息，进行决策，选择出最适合自身情况的医院和治疗方案。
112.第二查询模块，用于根据所述医案知识图谱输入患者属性信息后，获得疾病预测信息。
113.医生使用时，以医生身份登录该知识图谱装置，输入候诊患者的基本信息(包含年龄、性别、年龄、家庭遗传病史、不良嗜好、居住地等)。
114.输入候诊患者表现出的症状信息以及诊断报。
115.医案图谱装置基于患者输入的相关信息以及内建的推理模型，找出最匹配n条病
案，供医生进行辅助决策。
116.医生基于最匹配n条病案信息(病情，治疗过程，治疗效果等)，结合自身的行医经验：分析出患者实际的病情，可有效降低误诊率，给出最合适的治疗方案，提升治疗效果，减少患者的身体痛苦和经济压力。同时对可能出现的治疗风险(如药物过敏、不耐受)进行避免，根据已知的数据对可能的病情相关未知信息如环境信息进行推理，为临床研究、病情研判、病因分析提供决策依据。
117.医生持续不断地将最新的医案追加到该知识图谱装置，丰富了病案数据，从而使得该装置给出辅助决策信息更全面，更精确。