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申请/专利权人：上海大学;上海交通大学医学院附属瑞金医院

摘要：本发明提供了一种基于显式主题分配技术的医疗检查推荐系统及方法，步骤S1：建立LLDA模型；步骤S2：利用历史病例及治疗方案对LLDA模型进行训练，得到训练后的LLDA模型；步骤S3：将患者当前已有信息输入训练后的LLDA模型，得到患者下一项应该做得医疗检查选项以及与患者当前状态最匹配的治疗方案。突破国内医院以往只能依靠专业医护人员的建议或者遵循统一化的检查流程的情况，将医疗数据驱动的方法运用到下一项医疗检查个性化推荐当中，作为医生决策的有效参考，能够合理缓解医疗检查资源紧张的问题。

主权项：1.一种基于显式主题分配技术的医疗检查推荐系统，其特征在于，包括：模块M1：建立LLDA模型；模块M2：利用历史病例及治疗方案对LLDA模型进行训练，得到训练后的LLDA模型；模块M3：将患者当前已有信息输入训练后的LLDA模型，得到患者下一项应该做得医疗检查选项以及与患者当前状态最匹配的治疗方案；所述模块M3采用：模块M3.1：在LLDA模型训练完成后，确定不同治疗方案组合下，每个特征的权重比例；考虑不同治疗方案之间是独立的，给定治疗方案组合，每个特征重要性的贝叶斯形式的计算方式如下： （2）其中，表示不同的治疗方案；表示在当前组合下，治疗方案统计比例；表示指示函数，考虑独立性，仅当时，值为1，否则为0；为LLDA模型学出的“治疗方案-特征”分布，在治疗方案为的情况下，特征的概率；模块M3.2：针对每种治疗组合，利用特征权重，对特征进行降序排序，选取权重最大的N个特征组成基准集合；模块M3.3：计算目标患者的特征集合与各基准集合的匹配度，表达式如下： （3）其中，表示异或操作符；表示特征的属性名；和为患者的两个指示函数；当用户拥有特征，指示函数为1，否则为0；同样的，当患者存在与特征属性名相同的特征，则指示函数取值1，否则为0；表示在治疗方案组合下，特征的权重；表示治疗方案组合所对应的基准集合；为标准化之前的匹配度；模块M3.4：根据患者属性集合与基准集合匹配度、特征权重以及特征缺失情况，计算每个特征检查增益值，表达式如下： （4）其中，表示治疗方案组合所对应的基准集合；表示在治疗方案组合下，特征的权重；表示指示函数；当条件满足时，取值为1，否则为0，max函数将所有负值转化成0，避免匹配度为负值的基准集合的影响；模块M3.5：将检查增益值按照从大到小顺序，所有特征对对应的检查选项列表为推荐列表；模块M3.6：根据患者属性集合与基准集合的匹配度，确定患者治疗推荐方案，当匹配度大于等于预设值时，则推荐当前治疗方案；当匹配度小于预设值时，则继续评估治疗方案组合或推荐下一项检查。

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