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申请/专利权人：北京圆心科技集团股份有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种基于患者病历的信息智能推送方法及系统，该方法包括：获取待推送患者对应的当前病历信息和每个历史病历信息，对每个病历信息进行词汇提取，确定每种候选词汇在每个病历信息下的TF‑IDF值；确定每个历史病历信息对应的目标相似度；筛选出目标相似度大于预设相似阈值的历史病历信息，并对所有相似病历信息进行分组；确定每个相似病历信息对应的病历异常程度；确定每种候选词汇对应的推荐优选因子；根据推荐优选因子，从所有候选词汇中筛选出目标词汇，基于所有目标词汇，生成目标推荐信息。本发明通过对病历信息进行数据处理，实现了信息推送，并提高了信息推送的合理性。

主权项：1.一种基于患者病历的信息智能推送方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待推送患者对应的当前病历信息和每个历史病历信息，并对每个病历信息进行词汇提取，得到候选词汇，确定每种候选词汇在每个病历信息下的TF-IDF值，其中，病历信息是当前病历信息或历史病历信息；根据所有种类的候选词汇在当前病历信息和每个历史病历信息下的TF-IDF值、当前病历信息和每个历史病历信息的交集和并集中候选词汇的种数、以及当前病历信息和每个历史病历信息中候选词汇的种数，确定每个历史病历信息对应的目标相似度；筛选出目标相似度大于预设相似阈值的历史病历信息，作为相似病历信息，并按照相似病历信息的生成时间，对所有相似病历信息进行分组，得到相似病历信息组；根据所有种类的候选词汇在每个相似病历信息与其所属相似病历信息组中的前一个相似病历信息下的TF-IDF值，确定每个相似病历信息对应的病历异常程度；根据所有相似病历信息组中所有相似病历信息对应的病历异常程度、每种候选词汇在所有相似病历信息下的TF-IDF值、以及每种候选词汇在所述当前病历信息下的TF-IDF值，确定每种候选词汇对应的推荐优选因子；根据推荐优选因子，从所有候选词汇中筛选出目标词汇，并基于所有目标词汇，生成目标推荐信息；历史病历信息对应的目标相似度对应的公式为： ；其中，是第i个历史病历信息对应的目标相似度；i是历史病历信息的序号；是归一化函数；是当前病历信息和第i个历史病历信息的交集中候选词汇的种数；是当前病历信息和第i个历史病历信息的并集中候选词汇的种数；是取绝对值函数；是第i个历史病历信息中候选词汇的种数；m是当前病历信息中候选词汇的种数；和是预先设置的大于0的因子；n是所有候选词汇种类的总数；a是候选词汇种类的序号；是第a种候选词汇在第i个历史病历信息下的TF-IDF值；是第a种候选词汇在当前病历信息下的TF-IDF值。

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百度查询： 北京圆心科技集团股份有限公司 一种基于患者病历的信息智能推送方法及系统