(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211020064.9 (22)申请日 2022.08.24 (71)申请人 西南医科 大学附属医院 地址 646000 四川省 泸州市太平街25号 (72)发明人 李光荣　冯佳　刘靳波　 (74)专利代理 机构 成都知都云专利代理事务所 (普通合伙) 51306 专利代理师 饶振浪 (51)Int.Cl. G06F 16/35(2019.01) G06F 16/36(2019.01) G06F 16/33(2019.01) G16H 10/20(2018.01) (54)发明名称 基于大数据分析的临床医学检验数据分类 系统及方法 (57)摘要 本发明属于医学检验技术领域， 公开了一种 基于大数据分析的临床医学检验数据分类系统 及方法， 系统包括人机交互单元、 数据预处理单 元、 数据分类单元、 数据库单元 以及模型构建单 元， 数据库单元分别与人机交互单元、 数据预处 理单元、 数据分类单元以及模型构建单元连接， 模型构建单元连接有外部的临床医学检验数据 库和临床医学检验知识库。 方法包括如下步骤： 建立临床医学检验数据分类系统， 构建数据分类 模型； 采集用户的临床医学检验数据； 使用数据 分类模型对用户的临床医学检验 数据进行分类， 得到数据分类结果； 返回并显示数据分类结果。 本发明解决了现有技术存在的临床医学检验数 据分类依靠人工进行， 分类的工作量大， 时间成 本投入大的问题。 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 CN 115374279 A 2022.11.22 CN 115374279 A 1.一种基于大数据分析的临床医学检验数据分类系统， 其特征在于： 包括人机交互单 元、 数据预处理单元、 数据分类单元、 数据库单元以及模型构建单元， 所述的数据库单元分 别与人机交互单元、 数据预 处理单元、 数据分类单元以及 模型构建单元连接， 所述的模型构 建单元连接有外 部的临床医学检验数据库和临床医学检验知识库； 人机交互单元， 用于接收用户信息并根据用户信息对用户进行登陆和验证， 验证通过 后连接数据库单元， 接 收用户的临床 医学检验数据并存储至数据库单元， 提取并显示用户 的数据分类结果； 数据库单元， 用于存储用户信息、 用户的临床医学检验数据、 历史的临床医学检验数 据、 临床医学检验知识图谱、 临床 医学检验关键词、 模型元数据以及数据分类结果； 所述的 历史的临床医学检验数据设置有对应的类型 标识； 模型构建单元， 用于爬取外部的临床医学检验数据库中的历史的临床医学检验数据和 外部的临床医学检验知识库中的临床医学检验知识图谱， 根据历史的临床医学检验数据和 临床医学检验知识图谱基于神经网络进行训练构建数据分类模型， 将数据分类模型的模型 元数据存储至数据库单 元； 数据预处理单元， 用于在数据使用前对接收到的所有的用户的临床医学检验数据和历 史的临床医学检验数据进行 预处理， 转化为结构化的临床医学检验数据； 数据分类单元， 用于调用数据分类模型的模型元数据构建用户的数据分类模型， 使用 数据分类模型对用户的临床医学检验数据进行分类， 并将数据分类结果存储至数据库单 元。 2.根据权利要求1所述的基于大数据分析的临床医学检验数据分类系统， 其特征在于： 所述的数据库单元设置有公共数据库和若干用户数据库， 公共数据库设置有历史的临床医 学检验数据库分区、 临床医学检验知识图谱库分区、 模型元数据库分区以及临床 医学检验 关键词库分区， 每个用户数据库设置有用户信息库分区、 用户的临床医学检验数据库分区 以及数据分类结果库分区。 3.根据权利要求2所述的基于大数据分析的临床医学检验数据分类系统， 其特征在于： 所述的数据分类单元包括依次连接的关键词提取模块、 特征矩阵获取模块以及数据分类模 块， 所述的关键词提取模块和数据分类模块均与数据库单元连接， 所述的数据分类模块设 置有数据分类模型。 4.一种基于大数据分析的临床医学检验数据分类方法， 基于如权利要求3所述的临床 医学检验数据分类系统， 其特 征在于： 包括如下步骤： 建立临床医学检验数据分类系统， 构建数据分类模型； 使用临床医学检验数据分类系统采集用户的临床医学检验数据； 使用构建数据分类模型对用户的临床医学检验数据进行分类， 得到数据分类结果； 返回并显示数据分类结果。 5.根据权利要求4所述的基于大数据分析的临床医学检验数据分类方法， 其特征在于： 构建数据分类模型， 包括如下步骤： 若首次建立临床医学检验数据分类系统， 爬取外部的临床医学检验数据库中的历史的 临床医学检验数据和外 部的临床医学检验知识库中的临床医学检验知识图谱； 根据历史的临床医学检验数据和临床医学检验知识图谱基于神经网络进行训练构建权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115374279 A 2数据分类模型， 并将数据分类模型的模型 元数据存储至数据库单 元； 若重复使用临床医学检验数据分类系统， 根据数据分类模型的模型元数据构建数据分 类模型。 6.根据权利要求5所述的基于大数据分析的临床医学检验数据分类方法， 其特征在于： 若用户的临床医学检验数据为半结构化或非结构化， 对临床 医学检验数据进行预处理， 所 述的预处 理包括去噪处 理、 去冗处 理以及清洗处 理， 得到结构化的临床医学检验数据。 7.根据权利要求6所述的基于大数据分析的临床医学检验数据分类方法， 其特征在于： 对用户的临床医学检验数据进行分类， 包括如下步骤： 根据临床医学检验知识图谱提取用户的临床医学检验数据的若干关键词； 根据若干关键词建立对应的特 征矩阵； 使用数据分类模型根据特 征矩阵进行分类， 得到数据分类结果。 8.根据权利要求7所述的基于大数据分析的临床医学检验数据分类方法， 其特征在于： 使用TextRan k算法提取用户的临床医学检验数据的若干关键词， 包括如下步骤： 将用户的临床医学检验数据分割为若干 完整的句子； 对每个句子进行分词和词性标注处理， 过滤停用词并保留指定词性的单词， 得到若干 候选关键词； 根据若干候选关键词构建候选关键词图， 并构建候选关键词之间的连接关系； 根据候选关键词之间的连接关系迭代传播建候选关键词图中各候选关键词的权重直 至迭代结果收敛， 对候选关键词的权 重进行倒序排序， 根据排序结果得到若干关键词； 根据临床医学检验知识图谱对关键词共指消解、 实体消歧以及实体对齐， 得到最终的 若干关键词。 9.根据权利要求8所述的基于大数据分析的临床医学检验数据分类方法， 其特征在于： TextRank算法的公式为： 式中， WS(Vi)、 WS(Vj)分别为关键词节点Vi与Vj的得分函数； d为阻尼系数， 取值范围为0 ‑ 1； wji、 wjk分别为关键词节点Vj到Vi与到Vk的权重； Out(Vi)为关键词节点Vi的指向节点集合； Vi、 Vk、 Vj均为关键词节点； i、 j、 k均为节点指示 量。 10.根据权利要求9所述的基于大数据分析的临床医学检验数据分类方法， 其特征在 于： 根据若干关键词建立对应的特 征矩阵， 包括如下步骤： 根据用户的临床医学检验数据的若干关键词匹配历史的临床医学检验数据对应的关 键词， 并获取匹配成功的关键词的唯一编码； 根据若干匹配成功的关键词的唯一编码建立特 征矩阵。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115374279 A 3