【摘 要】
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目的为构建共病患者健康画像,本文以电子病历中患者诊疗数据为基础,采用关联规则对患者群体的共病模式进行挖掘,根据健康画像标签体系,利用命名实体识别技术对患者各维度信息进行抽取后完成个性化患者健康画像和共病患者健康画像的构建,以求在全面反映患者信息的同时,为相似共病患者的诊疗提供参考。方法对国内外健康画像相关研究进行调研分析,考虑患者自身的共病特点和电子病历文本的非结构化特点,首先采用FP-growt
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目的为构建共病患者健康画像,本文以电子病历中患者诊疗数据为基础,采用关联规则对患者群体的共病模式进行挖掘,根据健康画像标签体系,利用命名实体识别技术对患者各维度信息进行抽取后完成个性化患者健康画像和共病患者健康画像的构建,以求在全面反映患者信息的同时,为相似共病患者的诊疗提供参考。方法对国内外健康画像相关研究进行调研分析,考虑患者自身的共病特点和电子病历文本的非结构化特点,首先采用FP-growth关联规则算法,基于大量电子病历数据对患者共病模式进行挖掘,然后考虑患者轴和疾病轴两个方面信息,以患者的基本信息、主要表现、检查检验、其它诊断和治疗方式等维度构建健康画像标签体系,并利用命名实体识别技术抽取出各维度下的标签实体,依托Neo4j图数据库,形成以个人为中心的个性化健康画像和不同共病模式下的群体健康画像。结果（1）采用FP-growth算法对骨伤科病区、呼吸与危重症医学科病区、脾胃病科病区和心血管病科病区这4个病区共25390条电子病历数据进行共病模式挖掘,结果显示支持度最高的前3种二元共病组合分别为慢性结肠炎和慢性胃炎、高脂血症和慢性结肠炎、慢性胃炎和肝囊肿。三元共病组合前3位分别为高血压、颈动脉硬化和腔隙性脑梗死,高血压、高脂血症和腔隙性脑梗死,高脂血症、脂肪肝和颈动脉硬化。支持度最高的前3项关联规则为:慢性结肠炎和慢性胃炎;慢性结肠炎、脂肪肝和慢性胃炎;腔隙性脑梗死、颈动脉硬化和高血压。（2）确定患者健康画像描述框架:从基本信息、主要表现、检查检验、其它诊断和治疗方式这5个维度来构建患者个性化健康画像,从主要表现、检查检验和治疗方式这3个维度构建共病患者健康画像。（3）为了评估本文Ro BERTa-wwm动态融合实体识别模型的有效性,采用Bi LSTM-CRF、BERT-Bi LSTM-CRF和Ro BERTa-wwm-Bi LSTM-CRF作为对比模型,结果表明本文模型在CCKS 2017数据集和自主标注的电子病历数据集上均优于对比模型,分别取得了94.08%和90.08%的F1分数。（4）以某个慢性结肠炎患者为例,构建该患者的个性化健康画像。以“慢性结肠炎,脂肪肝和慢性胃炎”这一支持度最高的三元共病模式为例,构建了这一共病群体的健康画像。结论（1）针对电子病历非结构化文本,利用命名实体识别方法完成画像标签实体的抽取,构建了更为细致的患者健康画像模型。（2）基于共病模式这一内在关联,构建患者个性化健康画像之后再形成共病患者健康画像,分别从患者个人诊疗和群体诊疗角度描绘患者的特征。
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