本發明涉及數據分析處理，特別涉及一種基于人工智能的醫療數據科普方法。

背景技術：

1、用戶或患者在患某種疾病后，想要通過互聯網的方式查詢所患疾病的相關信息，而最有真實性的即是發表的論文、期刊等文獻，但用戶無法搜索到較多的文獻，即便是公開文獻也搜索有限。因此用戶對疾病相關信息的了解受到了局限，而如何通過用戶提問的方式將所提疾病的相關文獻快速推薦給用戶，以達到疾病科普的目的，是目前亟待解決的問題。

技術實現思路

1、本發明的目的在于改善現有技術中所存在的不足，提供一種基于人工智能的醫療數據科普方法。

2、為了實現上述發明目的，本發明實施例提供了以下技術方案：

3、基于人工智能的醫療數據科普方法，包括以下步驟：

4、步驟1，通過多種數據源獲取醫療相關文獻；

5、步驟2，參照國際疾病分類icd的疾病類型劃分方式構建疾病樹狀數據庫，所述疾病樹狀數據庫包含多個節點；

6、步驟3，對醫療相關文獻進行疾病類型的分類整理，存儲到疾病樹狀數據庫對應的節點中；

7、步驟4，接收用戶輸入的提問語句，從提問語句中提取疾病類型，并從疾病類型對應的節點中檢索醫療相關文獻返回給用戶。

8、與現有技術相比，本發明的有益效果：

9、本發明參照icd的疾病分類方式構建多階度的疾病樹狀數據庫，用戶在查詢某一疾病的相關文獻時，可以查詢該疾病類型由廣到細，或由細到廣的相關文獻，從而科普到更多的醫療知識。

10、本發明通過創建的最優分配函數基于提取的文獻分詞，將文獻存儲到最接近的節點中，以便于用戶查詢疾病類型時，將對應節點中的文獻推薦給用戶。

技術特征：

1.基于人工智能的醫療數據科普方法，其特征在于：包括以下步驟：

2.根據權利要求1所述的基于人工智能的醫療數據科普方法，其特征在于：所述步驟2中，選取國際疾病分類icd的前24個章節對應的疾病類型，構建24個疾病樹狀數據庫，將章節對應的疾病類型作為疾病樹狀數據庫的根節點；每個疾病樹狀數據庫按照國際疾病分類icd的分類方式延伸子孫節點，將帶有4位編碼的疾病類型作為葉節點。

3.根據權利要求2所述的基于人工智能的醫療數據科普方法，其特征在于：所述步驟3具體包括以下步驟：

4.根據權利要求3所述的基于人工智能的醫療數據科普方法，其特征在于：所述步驟3-1中的最優分配函數為：

5.根據權利要求1所述的基于人工智能的醫療數據科普方法，其特征在于：所述步驟4中，從疾病類型對應的節點中檢索醫療相關文獻返回給用戶時，計算該節點中文獻的推薦值：

6.根據權利要求1所述的基于人工智能的醫療數據科普方法，其特征在于：所述步驟4中，從疾病類型對應的節點中檢索醫療相關文獻返回給用戶時，提示用戶查詢該節點的祖先節點或子孫節點中的文獻。

技術總結
本發明涉及數據分析處理技術領域，公開基于人工智能的醫療數據科普方法，包括步驟：通過多種數據源獲取醫療相關文獻；參照國際疾病分類ICD的疾病類型劃分方式構建疾病樹狀數據庫，所述疾病樹狀數據庫包含多個節點；對醫療相關文獻進行疾病類型的分類整理，存儲到疾病樹狀數據庫對應的節點中；接收用戶輸入的提問語句，從提問語句中提取疾病類型，并從疾病類型對應的節點中檢索醫療相關文獻返回給用戶。本發明參照ICD的疾病分類方式構建多階度的疾病樹狀數據庫，用戶在查詢某一疾病的相關文獻時，可以查詢該疾病類型由廣到細，或由細到廣的相關文獻，從而科普到更多的醫療知識。

技術研發人員：楊艷,李超,曾定芬,比確子拉,李亞剛,張思誠,張博陽,孫榮昊,蔡永聰,盧芋辰,楊雪婷,王典日,汪旭,周雨秋,稅春燕
受保護的技術使用者：四川省腫瘤醫院
技術研發日：
技術公布日：2025/4/24