CN102043812A - 一种医疗信息的检索方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种医疗信息的检索方法，包括：依据用户提交的输入信息从预置的关键词样本库中获取匹配的关键词；依据所述关键词在医疗信息数据库中进行检索；向用户返回检索结果。本发明可以使检索到的信息尽可能满足用户的真正需求，即保证信息检索的有效性。

Description

一种医疗信息的检索方法及***

技术领域

本发明涉及信息检索技术领域，特别是涉及一种医疗信息的检索方法及一种医疗信息的检索***。

背景技术

随着因特网的普及和信息技术的高速发展，为了满足用户在信息的汪洋之中更准确地查找和利用信息，各种信息处理的技术应运而生，其中，信息检索技术已成为信息处理技术的主要研究方向。

公知的是，查全率和查准率是考评信息检索技术的主要指标，然而，在实际中，即使查全了关键词对应的所有信息，但由于信息是海量的，用户往往不可能浏览每一条信息，即不可能对所有检索到的信息进行筛选；而即使查准了与关键词匹配的所有信息，但是所查找到的信息往往不能满足用户的真正需求。特别是对于医疗信息的检索技术而言，如果所查找到的信息不能解决用户的问题，甚至是虚假或不可靠的医疗信息，则有可能对用户的身体与身心健康造成不可挽回的伤害。

因此，如何使检索到的信息尽可能满足用户的真正需求，即保证信息检索的有效性，是本领域技术人员迫切需要解决的一个问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种医疗信息的检索方法和***，以使检索到的信息尽可能满足用户的真正需求，即保证信息检索的有效性。

为了解决上述问题，本发明公开了一种医疗信息的检索方法，包括：

依据用户提交的输入信息从预置的关键词样本库中获取匹配的关键词；

依据所述关键词在医疗信息数据库中进行检索；

向用户返回检索结果。

优选的，在依据关键词进行检索的步骤之前，还包括：

向用户返回所述匹配的多个关键词，并接收用户选定的至少一个关键词为当前检索用的关键词。

优选的，所述医疗信息具有类别标签，所述关键词具有与所述类别标签的对应关系，所述检索的步骤包括：

依据所述关键词在按照对应类别标签组织的医疗信息子数据库中进行检索。

优选的，所述用户具有对应的帐户等级信息，所述医疗信息具有与所述账户等级对应的级别标签，所述检索的步骤包括：

依据所述关键词在按照对应级别标签组织的医疗信息子数据库中进行检索；

所述返回检索结果的步骤包括：

依据所述用户的帐户等级返回对应的检索结果。

优选的，在向用户返回检索结果的步骤之前，还包括：

依据信息真实度的认证信息，和/或，用户针对所述信息的优劣反馈信息，对查找到的检索结果进行排序。

优选的，所述医疗信息的类别标签为依据疾病分类标准、病症部位和/或症状信息划分。

本发明实施例还公开了一种医疗信息的检索***，包括：

关键词获取模块，用于依据用户提交的输入信息从预置的关键词样本库中获取匹配的关键词；

检索模块，用于依据所述关键词在医疗信息数据库中进行检索；

检索结果返回模块，用于向用户返回检索结果。

优选的，所述的***还包括：

关键词确定模块，用于向用户返回所述匹配的多个关键词，并接收用户选定的至少一个关键词为当前检索用的关键词。

优选的，所述医疗信息具有类别标签，所述关键词具有与所述类别标签的对应关系，所述检索模块包括：

类别匹配子模块，用于依据所述关键词在按照对应类别标签组织的医疗信息子数据库中进行检索。

优选的，所述用户具有对应的帐户等级信息，所述医疗信息具有与所述账户等级对应的级别标签，所述检索模块包括：

级别匹配子模块，用于依据所述关键词在按照对应级别标签组织的医疗信息子数据库中进行检索；

所述检索结果返回模块还用于依据所述用户的帐户等级返回对应的检索结果。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：

本专利发明人针对医疗信息的两极化特征，创造性地提出一种基于“觅食模式”的信息检索方法，所谓“觅食模式”即指信息检索以用户为中心，也就是用户对有效信息的需求得到“最大化满足”为出发点，让用户由被动地获得检索结果变为主动地获得想要的检索结果。

在本专利中，基于“觅食模式”的信息检索技术的具体内涵：能够从基于关键词的匹配检索提高到基于与关键词对应的专业知识的检索，即通过将用户提交的关键词映射到预置的关键词样本库中，获取到相关的定制关键词后，再在对应的数据库中进行信息检索。这是一个基于专业知识的信息检索过程，它能够使用户对要检索的东西定位得更快、知道得更深入，了解得更多。从而使检索到的信息尽可能满足用户的真正需求，保证信息检索的有效性。

再者，本发明采用与类别标签相对应的关键词样本结构，可以针对用户对自身健康问题的简单描述，提取更为专业和准确的关键词样本进行检索，而不需要用户进行多次检索才能获得想要的结果，也不需要用户绞尽脑汁提供最为专业、准确的医学术语描述，有效提高了用户的医疗信息检索效率，使用户能获得更好的使用体验。

附图说明

图1是本发明一种医疗信息的检索方法实施例1的流程图；

图2是本发明一种医疗信息的检索方法实施例2的流程图；

图3是本发明一种医疗信息的检索***实施例的结构框图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

本发明所涉及的信息检索技术涉及狭义的信息检索技术，即根据信息用户的检索需求，利用已有的检索工具或数据库，从中找出特定信息的过程，相当于人们所说的信息查询(Information Search)。这种信息检索的基本原理是，将描述特定用户所需信息的提问特征与信息存储的检索标识，进行异同的比较，从中找出与提问特征一致或基本一致的信息。目前，计算机信息检索已成为用户获取信息的主要方式，在计算机检索***中，该工作是由“***-用户接口”来完成的，它是一种面向***的人机接口，承担用户与***之间的通信功能。负责处理用户输入的检索词与提问式，并将它们与数据库中存储的数据进行比较运算，最后将检出结果以一定的形式输出。随着因特网的普及，搜索引擎成为了人们在网络上的海量信息中进行信息检索的主要工具，目前网上绝大多数的搜索引擎使用的是基于关键词匹配的全文检索技术，它是通过在全文中检索关键字串来查询信息的。这种关键词的机械式匹配方式，其固有的缺点是参与匹配的只有字的外在表现形式，而非它们所表达的概念语义，因此常出现答非所问、检索不全的结果。并且由于检索结果完全依赖于用户给出的关键词，***和用户之间并无进一步的交互，也是造成检索效果比较差的原因之一。另外，全文检索不能完全满足用户对信息检索的真正需求还表现在：用户更加希望能够不必考虑很多地，在检索条件中输入自己需要查找的内容，而搜索引擎可以揣摩用户的语义，查找出与用户真正需求相匹配的有效信息反馈给用户，不需要用户过多地对信息进行逐条浏览与甄别。

考虑到医疗信息的专业性和严谨性，本专利发明人创造性地提出一种基于“觅食模式”的信息检索方法，所谓“觅食模式”即指信息检索以用户为中心，也就是用户对有效信息的需求得到“最大化满足”为出发点，让用户由被动地获得检索结果变为主动地获得想要的检索结果。

具体而言，随着信息量的极速增长，信息呈现两极化特征，特别是医疗信息的两极化特征更为明显，所谓两极化就是某类信息可能成千上万，某类信息难觅踪迹。例如：某种普通疾病的相关信息可能就成千上万，例如胃病治疗方案；但是某些疑难杂症可能搜遍整个医疗数据库也难以得到一两条有用信息。针对医疗信息这种两极化特征，医疗信息检索技术主要需要解决两个问题：

1.如果用户寻求某种疾病治疗方案若反馈回成千上万条有用信息，检索技术能否把其中“最有用”的信息分拣出来反馈给用户，以免用户逐条翻阅与浏览，其实用户也不可能逐项浏览成千上万条的信息，例如：如果用户寻求一条关于治疗萎缩性胃炎的治疗方案，医疗信息数据库中可能会有上千万条信息，采用“觅食模式”的检索技术，就可以把最有治疗效果的信息优先反馈给用户。

2.如果用户寻求一条乙肝治愈方案，由于乙肝在当前医学界仍然是不可治愈之症，因此医疗信息数据库中可能也难以得到有效的治疗方案，这时，采用“觅食模式”检索技术就会反馈一条具有最佳匹配信息给用户。

所谓“觅食模式”检索技术就是把动物的觅食过程引入到信息检索进程中：当某一动物在“寻觅”食物的过程中，若同时得到多份可食用的食物，它会选择最喜爱的食物来吃，这种觅食过程中“挑肥拣瘦”行为体现了动物觅食的“自主选择性”，该行为对应的进程可以反映在信息检索技术中“信息为我所用”的需求；如果该动物处于非常饥饿状态，眼前也难以得到更多食物，为了避免饥饿，只要有食物就吃，这种觅食过程中“饥不择食”行为体现了动物觅食的“最低需求保障”，该行为对应的进程可以反映在信息检索技术中“信息最佳匹配”的要求，也就是在检索过程中，如果不能够反馈给用户最有效最有用的信息，那么也要反馈给用户最佳匹配的信息，以满足用户对信息的需求。

基于“觅食模式”的信息检索能够从基于关键词的匹配检索提高到基于与关键词对应的专业知识的检索，即通过将用户提交的关键词映射到预置的关键词样本库中，获取到相关的定制关键词后，再在对应的数据库中进行信息检索。这是一个基于专业知识的信息检索过程，它能够使用户对要检索的东西定位得更快、知道得更深入，了解得更多。从而使检索到的信息尽可能满足用户的真正需求，保证信息检索的有效性。

参考图1，示出了本发明的一种医疗信息的检索方法实施例的流程图，具体可以包括以下步骤：

步骤101、依据用户提交的输入信息从预置的关键词样本库中获取匹配的关键词；

步骤102、依据所述关键词在医疗信息数据库中进行检索；

步骤103、向用户返回检索结果。

需要说明的是，在本发明实施例中，所述关键词样本库中存储是定制的、医学领域的专业关键词，这些关键词可以在基于医疗信息的检索数据库的生成过程中，采用现有的分词、语义分析等各种智能挖掘(知识挖掘)的方案从医疗信息中提取获得。

下面介绍一些常用的智能挖掘方案：

1、基于字符串匹配的分词方法：是指按照一定的策略将待分析的汉字串与一个预置的机器词典中的词条进行匹配，若在词典中找到某个字符串，则匹配成功(识别出一个词)。实际使用的分词***，都是把机械分词作为一种初分手段，还需通过利用各种其它的语言信息来进一步提高切分的准确率。

2、基于特征扫描或标志切分的分词方法：是指优先在待分析字符串中识别和切分出一些带有明显特征的词，以这些词作为断点，可将原字符串分为较小的串再来进机械分词，从而减少匹配的错误率；或者将分词和词类标注结合起来，利用丰富的词类信息对分词决策提供帮助，并且在标注过程中又反过来对分词结果进行检验、调整，从而提高切分的准确率。

3、基于理解的分词方法：是指通过让计算机模拟人对句子的理解，达到识别词的效果。其基本思想就是在分词的同时进行句法、语义分析，利用句法信息和语义信息来处理歧义现象。它通常包括三个部分：分词子***、句法语义子***、总控部分。在总控部分的协调下，分词子***可以获得有关词、句子等的句法和语义信息来对分词歧义进行判断，即它模拟了人对句子的理解过程。这种分词方法需要使用大量的语言知识和信息。

4、基于统计的分词方法：是指，中文信息中由于字与字相邻共现的频率或概率能够较好的反映成词的可信度，所以可以对语料中相邻共现的各个字的组合的频度进行统计，计算它们的互现信息，以及计算两个汉字X、Y的相邻共现概率。互现信息可以体现汉字之间结合关系的紧密程度。当紧密程度高于某一个阈值时，便可认为此字组可能构成了一个词。

在具体应用中，用户提交的输入信息可以包括用户对当前检索需求的专业、或非专业的描述信息，例如，用户可以在搜索栏输入“请问这是热感冒吗”、“我头晕、乏力、恶心、呕吐怎么办”等等非医学专业术语，也可以在搜索栏输入“肾功能不全”、“心脏and冠心病”等专业医学术语；即本发明并不限定用户采用何种格式或形式进行输入。从另一方面而言，用户提交的输入信息可以是词或短句，考虑到更能针对用户需求的检索有效性，本发明可以对用户输入信息的长度进行限定，如限定在100个字节以内。

当用户完成信息输入触发搜索时，即可通过提取输入信息中的关键信息，并依据所述关键信息在关键词样本库进行映射，获得相匹配的关键词。所述关键信息的提取同样可以采用现有的各种智能挖掘(知识挖掘)的方案，包括分词、语义分析等等，本发明对此无需加以限制。

在本发明的一种优选实施例中，所述医疗信息数据库可以包括按照医疗信息的类别标签组织的多个医疗信息子数据库，其中，所述医疗信息的类别标签在具体应用中可以为依据疾病分类标准、病症部位和/或症状信息划分，并且，针对每条信息的类别标签不限于单一类别，还可以具有一级类别标签、二级类别标签、三级类别标签等多个类别的标签。在这种情况下，所述关键词样本库中的关键词可依据所述类别标签对应生成，或形成映射关系，相应的检索即可依据所述关键词在按照对应类别标签组织的医疗信息子数据库中完成。

例如，依据疾病分类标准的类别标签如下表所示：

由于疾病分类标准所采用医学术语的专业性，则上述类别标签均可作为关键词样本存至关键词样本库中，即所述类别标签与关键词具有一一对应关系。在实际中，如果用户提交的输入信息为“慢性偏头痛”，则在所有具有该类别标签的信息中进行检索。

又如，依据病症部位和症状信息划分的一种分级类别和关键词的映射关系如下表所示：

假如用户提交的输入信息为“视力减退、眼前有黑影是什么病”，则可经过分词、语义分析等获得对应的二级类别标签为“视力减退/视野缺损/视物变形/眼前黑影/色觉改变/持续性远视/屈光度数增加”，然后提取映射的关键词样本为“眼部and脉络膜黑色素瘤”。并依据该关键词，在对应二级类别标签的信息所构成的医疗信息子数据库中进行检索。

由于用户的输入信息可能对应多个关键词，如用户输入“双眼发烫/烧灼/畏光/眼红/自觉眼睛磨痛/像进入沙子般地滚痛难忍/眼皮红肿/眼眵多/怕光/流泪/分泌物多”，以及，“一眼先起/头痛/疲劳/低热/异物感/刺痒/分泌物少/怕光/流泪/视力模糊”，然后提取映射的关键词样本为“眼部and传染性结膜炎”和“眼部and流行性角结膜炎”。在这种情况下，为尽可能减少检索资源的耗费，提高检索效率，并使得检索结果更贴合用户需求，本发明实施例在检索步骤之前，还可包括以下步骤：

向用户返回所述匹配的多个关键词，并接收用户选定的至少一个关键词为当前检索用的关键词。

如用户选择关键词“眼部and流行性角结膜炎”，则只依据该关键词进行检索。当然，在获得多个关键词样本时，也可以不提供用户选择，而直接依据该多个关键词进行检索同样可行。

可以看出，基于这种与类别标签相对应的关键词样本结构，可以针对用户对自身健康问题的简单描述，提取更为专业和准确的关键词样本进行检索，而不需要用户进行多次检索才能获得想要的结果，也不需要用户绞尽脑汁提供最为专业、准确的医学术语描述，有效提高了用户的医疗信息检索效率，使用户能获得更好的使用体验。

为使用户能尽量少地浏览检索结果，在返回检索结果之前，本发明还可以先依据信息真实度的认证信息，和/或，用户针对所述信息的优劣反馈信息，对查找到的检索结果进行排序。例如，如果某条信息是从某家经认证的三甲医院的数据库中获得的，则可能具有较高等级；而某条信息为从未经认证的医院数据库中获得的，则可能具有较低等级；在返回检索结果时，则先将较高等级的信息排在前面，将较低等级的信息排在后面。或如，某条信息的用户好评率较高，则排序在前；若好评率较低，则排序在后。在实际中还可以为每个排序因子设置权重，以计算每条信息的排名，具体采用现有技术中的任一种排序算法都是可行的，本发明对此不作限制。

在具体实现中，所述检索结果还可以按照不同的维度进行组织和整理后再返回给客户，例如，对于某一类别的所有信息，经一步语义分析后，按病理、症状描述、治疗方案、推荐医院/医生、病例信息等五个维度返回给用户。

参考图2，示出了本发明一种医疗信息的检索方法实施例2的流程图，具体可以包括以下步骤：

步骤201、依据用户提交的输入信息从预置的关键词样本库中获取匹配的关键词；

其中，所述用户具有对应的帐户等级信息，如高级用户、普通用户；或者，金卡用户、银卡用户、普通卡用户等。

步骤202、依据所述关键词在按照对应级别标签组织的医疗信息子数据库中进行检索；

其中，所述医疗信息具有与所述账户等级对应的级别标签，所述级别标签可以依据信息真实度的认证信息，和/或，用户针对所述信息的优劣反馈信息分配，例如，如果某条信息是从某家经认证的三甲医院的数据库中获得的，并且好评率较高，则分配高级级别标签；如果某条信息是从未经认证的医院数据库中获得，则分配普通级别标签。

当然，上述帐户等级与级别标签一一对应设置的仅仅是一种示例，在实际中，本领域技术人员也可以设置某一等级帐户与多个级别标签的对应关系，本发明对此不作限制。

步骤203、依据所述用户的帐户等级返回对应的检索结果。

本实施例可以针对不同的帐户等级为其提供相应服务，使需要特别服务的用户能获得更高精度的检索，获得的信息有效性更高；同时本实施例还提出一种并行接入控制的可行性方案，例如，对于高级用户而言，可以在对应的高级级别标签组成的数据库中检索；对于普通用户而言，可以在对应的普通级别标签组成的数据库中检索，从而使得多用户的检索可以并行，以充分利用检索资源，提高检索效率。

本领域技术人员易于想到的是，本发明实施例还可以按照所述类别标签和级别标签组织的医疗信息子数据库中进行检索，由于篇幅限制，本说明书在此就不一一详述了。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述即可。

参考图3，示出了本发明的一种医疗信息的检索***实施例的结构框图，具体可以包括：

关键词获取模块301，用于依据用户提交的输入信息从预置的关键词样本库中获取匹配的关键词；

检索模块302，用于依据所述关键词在医疗信息数据库中进行检索；

检索结果返回模块303，用于向用户返回检索结果。

作为另一实施例，本发明还可以包括：

关键词确定模块304，用于向用户返回所述匹配的多个关键词，并接收用户选定的至少一个关键词为当前检索用的关键词。

在本发明的一种优选实施例中，所述医疗信息具有类别标签，所述关键词具有与所述类别标签的对应关系，所述检索模块可以包括以下子模块：

类别匹配子模块，用于依据所述关键词在按照对应类别标签组织的医疗信息子数据库中进行检索。

在本发明的另一种优选实施例中，，所述用户具有对应的帐户等级信息，所述医疗信息具有与所述账户等级对应的级别标签，所述检索模块可以包括以下子模块：

级别匹配子模块，用于依据所述关键词在按照对应级别标签组织的医疗信息子数据库中进行检索；

在这种情况下，所述检索结果返回模块还用于依据所述用户的帐户等级返回对应的检索结果。

优选的是，本发明实施例还可以包括排序模块，用于依据信息真实度的认证信息，和/或，用户针对所述信息的优劣反馈信息，对查找到的检索结果进行排序。

对于***实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见***实施例的部分说明即可。

本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

以上对本发明所提供的一种生理数据监测***和方法，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种医疗信息的检索方法，其特征在于，包括：

依据用户提交的输入信息从预置的关键词样本库中获取匹配的关键词；

依据所述关键词在医疗信息数据库中进行检索；

向用户返回检索结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在依据关键词进行检索的步骤之前，还包括：

向用户返回所述匹配的多个关键词，并接收用户选定的至少一个关键词为当前检索用的关键词。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述医疗信息具有类别标签，所述关键词具有与所述类别标签的对应关系，所述检索的步骤包括：

依据所述关键词在按照对应类别标签组织的医疗信息子数据库中进行检索。

4.如权利要求1或3所述的方法，其特征在于，所述用户具有对应的帐户等级信息，所述医疗信息具有与所述账户等级对应的级别标签，所述检索的步骤包括：

依据所述关键词在按照对应级别标签组织的医疗信息子数据库中进行检索；

所述返回检索结果的步骤包括：

依据所述用户的帐户等级返回对应的检索结果。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在向用户返回检索结果的步骤之前，还包括：

依据信息真实度的认证信息，和/或，用户针对所述信息的优劣反馈信息，对查找到的检索结果进行排序。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述医疗信息的类别标签为依据疾病分类标准、病症部位和/或症状信息划分。

7.一种医疗信息的检索***，其特征在于，包括：

关键词获取模块，用于依据用户提交的输入信息从预置的关键词样本库中获取匹配的关键词；

检索模块，用于依据所述关键词在医疗信息数据库中进行检索；

检索结果返回模块，用于向用户返回检索结果。

8.如权利要求7所述的***，其特征在于，还包括：

关键词确定模块，用于向用户返回所述匹配的多个关键词，并接收用户选定的至少一个关键词为当前检索用的关键词。

9.如权利要求7所述的***，其特征在于，所述医疗信息具有类别标签，所述关键词具有与所述类别标签的对应关系，所述检索模块包括：

类别匹配子模块，用于依据所述关键词在按照对应类别标签组织的医疗信息子数据库中进行检索。

10.如权利要求7或8所述的***，其特征在于，所述用户具有对应的帐户等级信息，所述医疗信息具有与所述账户等级对应的级别标签，所述检索模块包括：

级别匹配子模块，用于依据所述关键词在按照对应级别标签组织的医疗信息子数据库中进行检索；

所述检索结果返回模块还用于依据所述用户的帐户等级返回对应的检索结果。

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