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申请/专利权人：成都德润笙花医疗科技有限公司

摘要：本发明涉及信息匹配领域，且公开了一种胸痛中心建设智能匹配的方法，用于解决当各医院在诸多因素各有不同时，进行胸痛中心建设时会出现建设受阻的问题，该方法包括，获取医院的胸痛中心建设请求，采集医院自身的相关信息以及针对胸痛中心个性化建设需求，根据医院提供自身的相关信息，提取信息中的关键标签集，挖掘关键标签集的显性和隐性特征，同时结合大数据技术，将关键标签集与胸痛中心方案模板库中各建设模板的属性集进行关联性分析，从胸痛中心建设方案模板库中选择出胸痛中心建设预方案，并对胸痛中心建设预方案进行配比调整得到最终方案，有效提高了胸痛中心建设效率，使医院可以快捷的选出最合适的胸痛中心建设方案。

主权项：1.一种胸痛中心建设智能匹配的方法，其特征在于，包括以下步骤：S001：获取医院的胸痛中心建设请求；S002：采集医院自身的相关信息以及针对胸痛中心个性化建设需求；S003：根据医院提供自身的相关信息，提取信息中的关键标签集，挖掘关键标签集的显性和隐性特征，同时结合大数据技术，将关键标签集与胸痛中心方案模板库中各建设模板的属性集进行关联性分析；S004：从胸痛中心建设方案模板库中选择出胸痛中心建设预方案；S005：建设人员据医院意愿，选择直接建设或对胸痛中心建设预方案进行配比调整或方案改变得到最终方案；所述根据医院提供自身的相关信息，提取信息中的关键标签集步骤为：收集医院提供的自身相关信息，所述自身相关信息包括医院规模、所在地区、服务范围、医疗设施以及专业人员方面的数据；对收集到的数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、处理缺失值、格式统一化；使用自然语言处理技术和文本挖掘方法，从医院信息中提取关键标签，所述关键标签包括医院类型、医疗服务范围、医院等级、建设版本、再灌注措施、胸痛诊疗能力、年度PCI量、急症PCI量以及地理位置；将提取到的关键标签进行整理和归类，得到医院信息关键标签集，以便后续的分析和应用；所述使用自然语言处理技术和文本挖掘方法，从医院信息中提取关键标签步骤为：将医院信息进行文本预处理，所述预处理包括去除停用词、标点符号以及特殊字符，进行词干化或词形还原操作；将预处理后的文本进行分词，将文本划分为词语或短语的序列；统计各个词语在文本中的出现频率；使用TF-IDF关键词提取算法从文本中提取出初始关键词，根据词语在文档中的频率和在语料库中的逆文档频率来计算词语重要性；根据初始关键词的重要性和在文本中的位置，计算得到关键性指数，筛选出关键性指数大的词语作为关键标签；所述使用TF-IDF关键词提取算法从文本中提取出初始关键词步骤为：对于文档中的每个词语，计算其在文档中的词频，其计算公式为其中TFt,d表示为词语t的词频，nt,d表示为词语t在文档d中出现的次数，∑w∈dnw,d表示为文档d中所有词语的出现次数之和；对于语料库中的每个词语，计算其逆文档频率，其计算公式为其中IDFt表示为词语t的逆文档频率，N表示为语料库中文档的总数，dft表示为包含词语t的文档数；将词频和逆文档频率相乘，得到词语的TF-IDF值，记为初始关键词的重要性，其计算公式为TF-IDFt,d＝TFt,d×IDFt，其中TF-IDFt,d表示词语t的TF-IDF值，TFt,d表示为词语t的词频，IDFt表示为词语t的逆文档频率；将词语的TF-IDF值与预设阈值进行对比，筛选出词语的TF-IDF值大于预设阈值的词语，作为初始关键词；所述根据初始关键词的重要性和在文本中的位置，计算得到关键性指数步骤为：筛选出每个初始关键词在文本中所有出现的位置，根据每个初始关键词出现位置距离文本中间的距离，计算得到初始关键词的重要性，所述距离为词语到文本中间的文字数，其计算公式为其中IT表示为词语位置重要性，JLi表示为初始关键词出现位置距离文本中间的距离，JL总表示为初文本的总长度，n表示为该初始关键词在文本中出现的次数；根据初始关键词的重要性于词语位置重要性计算得到关键性指数，其计算公式为CR＝a1×TF-IDFt,d+a2×IT，其中CR表示为关键性指数，TF-IDFt,d表示为初始关键词的重要性，IT表示为词语位置重要性，a1、a2表示为初始关键词的重要性与词语位置重要性的权重系数。

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