(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 202210989431.X (22)申请日 2022.08.17 (71)申请人 苏州贝果智能科技有限公司 地址 215000 江苏省苏州市昆山市花 桥经 济开发区金星路18号A6 栋三层303室 (72)发明人 黄晨宇　王宏亮　洪镇林　薛云　 黄愉翔　陈国勇　 (74)专利代理 机构 北京达友众邦知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11904 专利代理师 陈焕 (51)Int.Cl. G16H 50/20(2018.01) G16H 50/30(2018.01) G16H 50/70(2018.01) G06F 16/36(2019.01) (54)发明名称 一种基于病患描述和病理学知识图谱的预 分诊分析算法 (57)摘要 本发明公开了一种基于病患描述和病理学 知识图谱的预分诊分析算法， 包括如下步骤： 进 行知识图谱的构建， 进行病患的初步分类， 再按 照患者的指标进行分类对应， 制定分析模型， 建 立风险评分系统， 建立诊断回归模型， 实现参数 分层和单因素变化分析。 本发明通过设置模型参 数进行不同场景的分析， 使用一致性指数来衡量 系统辨别力， 回归模型中分数为1意味着完美的 预测， 分数为0.5表示该模型没有 辨别能力。 该 发 明通过模型进行患者的预分诊， 可以实现快速准 确的判定， 更好地辅助诊断， 同时提高诊断的正 确性和时效性。 权利要求书1页 说明书3页 CN 115440373 A 2022.12.06 CN 115440373 A 1.一种基于病患描述和病理学知识图谱的预分诊分析算法， 其特征在于， 包括如下步 骤： 步骤一： 进行知识图谱的构建， 再按照患者的指标进行分类对应； 步骤二： 进行病患的初步分类； 步骤三： 制定分析模型， 进行风险评分系统的建立； 步骤四： 建立诊断回归 模型， 进行参数分层和单因素变化分析。 2.根据权利要求1所述的一种基于病患描述和病理学知识图谱的预分诊分析算法， 其 特征在于， 在进行病患的分类时， 按照科室进行病患的初步分类， 分类后对病患进行标签 化。 3.根据权利要求1所述的一种基于病患描述和病理学知识图谱的预分诊分析算法， 其 特征在于， 在步骤一中， 进行指标确定时， 进行多个指标的判定， 最后给 出的结果进行判定 。 4.根据权利要求1所述的一种基于病患描述和病理学知识图谱的预分诊分析算法， 其 特征在于， 使用一致性指数来衡量系统辨别力， 回归模型中分数为1意味着完美的预测， 分 数为0.5表示该模型没有区分能力。 5.根据权利要求1所述的一种基于病患描述和病理学知识图谱的预分诊分析算法， 其 特征在于， 模型定标是通过定标曲线图进行直观评价的， 当模型 的预测值与患者的实际风 险完全匹配时， 45 °线表示完 美校准。 高于或低于45 °线表示偏离 了这一预测。 6.根据权利要求1所述的一种基于病患描述和病理学知识图谱的预分诊分析算法， 其 特征在于， 根据知识图谱对标签化的患者进行一一对应， 然后将需要进行评测预估的患者 指标导入到模型中， 最后根据模型进行 结构的判定 。 7.根据权利要求1所述的一种基于病患描述和病理学知识图谱的预分诊分析算法， 其 特征在于， 患者的评估指标包括： 体重， 性别,年龄,吸烟史,以往病史。 8.根据权利要求1所述的一种基于病患描述和病理学知识图谱的预分诊分析算法， 其 特征在于， 在模 型中， 均值和标准差用来描述连续变量， 通过Kaplan –Meier方法评估不同组 的生存率， 并使用对数秩 检验分析生存曲线的等效性。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115440373 A 2一种基于病患描述和病理 学知识图谱的预分诊分析算法 技术领域 [0001]本发明涉及医疗领域， 特别涉及一种基于病患 描述和病理学知识图谱的预分诊分 析算法。 背景技术 [0002]知识图谱的应用， 可以更好的帮助我们 获取知识， 知识图谱在图书情报界称为知 识域可视化或知识领域映射地图， 是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图 形， 用可视化技术描述知识资源及其载体， 挖掘、 分析、 构建、 绘制和显示知识及它们之间的 相互联系。 [0003]知识图谱， 是通过将应用数学、 图形学、 信息可视化技术、 信息科学等学科的理论 与方法与计量学引文分析、 共现分析等方法结合， 并利用可视化的图谱形象地展示学科 的 核心结构、 发展历史、 前沿领域以及整体知识架构 达到多学科融合目的的现代理论， 在进 行 病患的预分诊分析， 常常无法很好的进 行判定， 需要 经过很多询问和了解后才能进 行诊断， 这样就很浪费时间， 因此需要提供一种基于病患描述和病理学知识图谱的预分诊分析算 法。 发明内容 [0004]本发明的目的在于提供一种基于病患描述和病理学知识图谱的预分诊分析算法， 以解决上述背景技 术中提出的问题。 [0005]为实现上述目的， 本发明提供如下技术方案： 一种基于病患描述和病理学知识图 谱的预分诊分析算法包括如下步骤： [0006]步骤一： 进行知识图谱的构建， 再按照患者的指标进行分类对应； [0007]步骤二： 进行病患的初步分类； [0008]步骤三： 制定分析模型， 进行风险评分系统的建立； [0009]步骤四： 建立诊断回归 模型， 进行参数分层和单因素变化分析。 [0010]优选的， 在步骤一中， 进行指标确定时， 进行多个指标的判定， 最后给出的结果进 行判定。 [0011]优选的， 在进行病患的分类时， 按照科室进行病患的初步分类， 分类好后对病患进 行标签化。 [0012]优选的， 使用一致性指数来衡量系统辨别力， 回归模型中分数为1意味着完美的预 测， 分数为0.5表示该模型没有区分能力。 。 [0013]优选的， 模型定标是通过定标曲线图进行直观评价的， 当模型的预测值与患者的 实际风险完全匹配时， 45 °线表示完 美校准。 高于或低于45 °线表示偏离 了这一预测。 [0014]优选的， 根据知识图谱对标签化的患者进行一一对应， 然后将需要进行评测预估 的患者指标导入到模型中， 最后根据模型进行 结构的判定 。 [0015]优选的， 患者的评估指标包括： 体重， 性别,年龄,吸烟史,以往病史。说　明　书 1/3 页 3 CN 115440373 A 3