一种信息检索方法及系统

本发明涉及信息检索，具体为一种信息检索方法及系统。

背景技术：

1、随着医疗水平的提高和信息化的发展，越来越多的医院开始公开其医疗信息。然而，对于患者来说，如何在海量的医院信息中快速、准确地找到适合自己病情的科室和医生成为了一个重要的问题，因此，开发一种能够根据患者描述的病情，自动匹配适合的科室和医生的医院信息检索系统具有重要意义。

2、现有技术存在以下不足：

3、1、当前的系统通常只提供基于病情描述的科室搜索功能，用户需要输入症状、疾病名称等信息，系统会返回一个匹配的科室。然而，这种匹配方式往往只能找到一个单一的科室，无法处理复杂病情涉及多个科室的情况，在现实中，患者的病情往往复杂多变，可能涉及多个不同的科室。例如，一个患者可能既有心脏病又有糖尿病，需要同时咨询心内科和内分泌科，而现有的系统无法满足这种需求。

4、2、当前的医院信息检索系统通常只能根据病情描述匹配到相应的科室，而无法进一步匹配到具体医生，然而，在现实中，同一科室内的不同医生可能具有不同的专业背景、临床经验和擅长领域。因此，为用户提供更加精确的医生匹配服务将能提高医疗服务的效率和质量。此外，对于一些需要专家会诊的复杂病情，能够同时匹配到多个科室的医生也是非常重要的。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本发明提供了一种信息检索方法及系统，通过对病情信息进行文本挖掘，计算病情信息之间的相似度，将每个病情信息之间的相似度作为不同节点之间的距离，构建出一个拓扑空间，利用子空间模糊聚类算法对处理后的拓扑结构模型进行模糊聚类，根据聚类结果将每个病情信息划分到相应的簇中，提取每个簇的聚类中心的病情信息以及获取科室信息，通过病情信息向量和科室信息向量，计算病情信息和科室信息之间的相似度，将最大相似度所在的科室作为匹配对象，为具有复杂病情的患者匹配多个科室，获取匹配的科室所有医生信息，提取与病患相关的特征信息，将提取到的特征信息作为评估指标，构建模糊评估矩阵，通过模糊评估矩阵计算各个指标的权重，通过各个指标以及指标对应的权重，计算出医生的综合评估值，将综合评估值最大的医生作为患者的匹配对象，解决了背景技术中提到的问题。

3、(二)技术方案

4、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种信息检索方法，包括以下步骤：

5、通过各个医院的官方渠道收集医院信息，包括科室信息和医生信息；

6、接收用户输入的病情信息，根据病患的病情信息，将每个病情信息作为拓扑空间的节点，对病情信息进行文本挖掘，计算病情信息之间的相似度，将每个病情信息之间的相似度作为不同节点之间的距离，构建出一个拓扑空间；

7、预先设置相似度阈值，将相似度高于相似度阈值的相邻节点合并为一个节点，选择每个节点的初始状态作为聚类中心，利用子空间模糊聚类算法对处理后的拓扑结构模型进行模糊聚类，根据聚类结果将每个病情信息划分到相应的簇中；

8、提取每个簇的聚类中心的病情信息以及获取科室信息，通过病情信息向量和科室信息向量，计算病情信息和科室信息之间的相似度，将最大相似度所在的科室作为匹配对象；

9、获取匹配的科室所有医生信息，提取与病患相关的特征信息，将提取到的特征信息作为评估指标，构建模糊评估矩阵d，通过模糊评估矩阵d计算各个指标的权重ωp，通过各个指标以及指标对应的权重，计算出医生的综合评估值cv，将综合评估值最大的医生作为患者的匹配对象。

10、进一步的，拓扑空间的构建过程包括：

11、接收用户输入的病情信息，包括症状、病史以及检查结果；

12、根据病患的病情信息，利用拓扑学的理论和方法，构建出一个拓扑空间，将每个病情信息作为拓扑空间的节点；

13、对病情信息进行文本挖掘，计算病情信息之间的相似度，将每个病情信息之间的相似度作为不同节点之间的距离。

14、进一步的，计算病情信息之间的相似度包括：

15、对病情信息进行预处理，包括分词、分句以及去停用词，从每个病情信息中提取出关键词或短语；

16、将每个病情信息表示为一个由多个关键词组成的向量，将每个关键词作为向量的一个维度，将该关键词在病情信息中出现的频率作为该维度的值；

17、对于任意两个病情信息向量a和b，使用余弦相似度公式计算它们的相似度si，计算公式为：

18、

19、其中，ai表示为向量a的一个维度，bi表示为向量b的一个维度，i表示为维度的标记，n表示为维度的数量。

20、进一步的，对每个病情信息进行分类包括：

21、预先设置相似度阈值，将相似度高于相似度阈值的相邻节点合并为一个节点，同时更新拓扑结构模型中的边和节点信息；

22、根据处理后的拓扑结构模型中的节点信息，选择每个节点的初始状态作为聚类中心，或者随机选择一部分节点作为聚类中心；

23、利用子空间模糊聚类算法对处理后的拓扑结构模型进行模糊聚类，在每个迭代步骤中，根据节点之间的相似度和聚类中心的更新规则，不断更新聚类中心和簇的成员关系；

24、根据聚类结果，将每个病情信息划分到相应的簇中。

25、进一步的，科室匹配过程包括：

26、提取每个簇的聚类中心的病情信息，从病患病情信息中提取出关键词或短语；

27、将病情信息表示为一个由多个关键词组成的向量，将每个关键词作为向量的一个维度，将该关键词在病情信息中出现的频率作为该维度的值；

28、获取所有科室信息，将科室信息表示为病情信息中相同关键词组成的向量，将每个关键词作为向量的一个维度，将该关键词在科室信息中出现的频率作为该维度的值；

29、通过病情信息向量和科室信息向量，计算病情信息和科室信息之间的相似度，得到病情信息和科室信息之间最大相似度m，计算公式如下：

30、

31、其中，i表示为科室的标记，n表示为科室的数量，sd表示为病情信息和科室信息之间的相似度；

32、将最大相似度所在的科室作为匹配对象。

33、进一步的，医生匹配过程包括：

34、获取匹配的科室所有医生信息，提取与病患相关的特征信息，包括临床经验、专业领域以及患者口碑；

35、将提取到的特征信息作为评估指标，构建模糊评估矩阵d：

36、

37、其中，dpq表示为第p个指标相对于第q个指标的重要程度，p表示为矩阵的行数，q表示为矩阵的列数。

38、进一步的，医生匹配过程还包括：

39、通过模糊评估矩阵d计算各个指标的权重ωp，计算公式如下：

40、

41、其中，m为评估指标的总数，k为正整数，且1≤k≤m，1≤p≤m，1≤q≤m。

42、进一步的，医生匹配过程还包括：

43、通过各个指标以及指标对应的权重，对医生进行评估，计算出医生的综合评估值cv，计算公式如下：

44、

45、其中，m为评估指标的总数，xp为第p个指标的量化值；

46、将综合评估值最大的医生作为患者的匹配对象。

47、一种信息检索系统，包括：数据采集模块、数据存储模块、病情信息检索模块以及结果显示模块；其中，

48、数据采集模块，用于通过各个医院的官方渠道收集医院信息，包括科室信息和医生信息，对收集到的信息进行清洗和处理，并将处理后的数据进行存储；

49、数据存储模块，用于存储收集到的科室信息和医生信息，信息存储在关系型数据库或非关系型数据库中，以便后续的检索和处理；

50、病情信息检索模块，包括病情信息分析单元、科室匹配单元以及医生匹配单元，病情信息分析单元，对病情信息进行文本挖掘，计算病情信息之间的相似度，将每个病情信息之间的相似度作为不同节点之间的距离，构建出一个拓扑空间，利用子空间模糊聚类算法对处理后的拓扑结构模型进行模糊聚类，根据聚类结果将每个病情信息划分到相应的簇中；

51、科室匹配单元，提取每个簇的聚类中心的病情信息以及获取科室信息，通过病情信息向量和科室信息向量，计算病情信息和科室信息之间的相似度，将最大相似度所在的科室作为匹配对象；

52、医生匹配单元，获取匹配的科室所有医生信息，提取与病患相关的特征信息，将提取到的特征信息作为评估指标，构建模糊评估矩阵d，通过模糊评估矩阵d计算各个指标的权重ωp，通过各个指标以及指标对应的权重，计算出医生的综合评估值cv，将综合评估值最大的医生作为患者的匹配对象；

53、结果显示模块，用于将匹配的科室信息和医生信息显示给用户。

54、(三)有益效果

55、本发明提供了一种信息检索方法及系统，具备以下有益效果：

56、(1)构建的拓扑空间可以用于数据可视化，将复杂的病情信息和医疗资源信息以更加直观的方式呈现给用户，帮助用户更好地了解自身病情和医疗资源分布情况，更好地选择就诊医生和科室，基于构建的拓扑空间，可以开展个性化推荐服务，根据病患的病情信息和偏好，可以推荐相应的医生和科室、相关疾病的治疗方案等，提高医疗服务的人性化和精准度。

57、(2)通过利用子空间模糊聚类算法对处理后的拓扑结构模型进行模糊聚类，可以根据节点之间的相似度和拓扑结构模型中的边信息，将病情信息更准确地划分到相应的簇中，有助于提高聚类质量，为后续的推荐和匹配提供更准确的结果，通过合并相邻节点，可以形成更大的簇，使得聚类结果更易于解释，医生或病患可以更清楚地了解不同病情信息之间的相似性和差异，从而更好地理解病情和治疗方案。

58、(3)通过计算病情信息和科室信息之间的相似度，可以更准确地找到与病患病情最匹配的科室，有助于提高医疗服务的针对性和效率，通过对病情信息进行分类，为具有复杂病情的患者，根据不同类型的病情匹配不同的科室，可以促进不同科室之间的合作与交流，形成多科室联合治疗团队，为病患提供更全面、更专业的医疗服务。

59、(4)通过提取与病患相关的特征信息，并使用模糊评估矩阵d计算各个指标的权重，可以更准确地评估医生的综合实力，有助于找到与病患需求最匹配的医生，提高医疗服务的针对性和效率，优化医疗资源的分配，确保病患得到最合适的医疗服务。