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摘要：本发明提供一种医教研一体化的医疗知识推荐方法、系统、存储介质和电子设备，涉及医疗知识推荐领域。本发明针对医护人员对医学知识的需求，通过网络爬取技术和文本挖掘技术，利用网络以及医院现有的海量临床案例和医学知识，构建案例和医学知识库，为推荐系统提供数据支持。基于案例和通用知识驱动的医教研一体化医疗知识推荐方法能够面向医教研一体化，为医生提供典型临床案例或相似案例以辅助诊疗，能便捷查询相关通用医学知识，为青年医生案例教学培训交流需求提供了丰富的医学知识培训课堂，为医学研究人员提供用于队列研究的案例数据，同时该方法的提出，也。可为中小医院医生特别是基层医生提供强大的知识大脑，助力分级诊疗政策的有效推进。

主权项：1.一种医教研一体化的医疗知识推荐方法，其特征在于，包括:获取并预处理原始的医疗文本数据；根据预处理后的医疗文本数据，构建相关联的医学知识库和医学知识图谱；将病例信息特征集与预设的临床案例库进行匹配，获取相似案例；提取所述相似案例涉及的医学名词，将所述医学名词与所述医学知识库进行匹配，结合所述医学知识图谱，展示医疗知识推荐内容；所述医学知识库的构建过程包括：根据所述预处理后的医疗文本数据，采用层次分割处理算法提取实体以及对应概念，并构建所述实体与概念之间的映射关系，获取所述医学知识库；所述医学知识图谱的构建过程包括：根据所述预处理后的医疗文本数据，采用LSTM-CRF方法完成实体和属性信息抽取，获取实体集；采用LSTM和注意力机制进行关系信息抽取；采用TF-IDF和K-means方法对所提取出的实体、关系和属性信息进行实体消岐和共指消解，完成知识融合；将融合后的实体、关系和属性信息进行知识加工，获取所述医学知识图谱，并基于RDF的存储方式进行存储；所述病例信息特征集的构建过程包括：采用TF-IDF方法对病例信息进行特征提取，构建所述病例信息特征集；和或所述预设的临床案例库中的临床案例以五元组表示，所述五元组包括患者基本信息、患者症状体征集、医生诊断集、医生药物处方集和诊疗方案的疗效；所述相似案例的获取过程包括：将病例信息特征集与预设的临床案例库进行匹配，采用余弦相似度函数计算，计算预设的临床案例库的患者基本信息和患者症状体特征集向量与病例信息特征集向量之间夹角的余弦值，若距离超过设定阈值，获取所述相似案例；所述提取所述相似案例涉及的医学名词，将所述医学名词与所述医学知识库进行匹配，结合所述医学知识图谱，展示医疗知识推荐内容，包括：采用LSTM-CRF命名实体识别技术提取所述医学名词，将所述医学名词与所述医学知识库相关联，并提供详细的医学知识页面，结合所述医学知识图谱，展示所述医疗知识推荐内容。

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百度查询： 合肥工业大学 医教研一体化的医疗知识推荐方法和系统