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申请/专利权人：众阳健康科技集团有限公司;山东百灵互联网医疗健康有限公司;山东晨泽人工智能研究院有限公司

摘要：本发明属于文本处理技术领域，提供了一种智能病历推荐方法及系统，首先获取患者病历，并采用病历结构化算法，对患者病历进行结构化得到多个基础节点和复合节点；然后将基础节点的节点内容作为病历的基础特征；采用病历深度结构化算法，将所述复合节点的节点内容拆分成多个段落，并匹配得到每一段落所属细节点，当段落所属细节点为疾病细节点时，基于该段落的内容构建疾病树；最后基于基础特征和疾病树，采用匹配规则算法，计算病例库中每个病历和患者病历的相似度得分，病例库中相似度得分最高的病历即为推荐病历，实现了智能推荐符合患者病情的病历，辅助医生进行诊疗。

主权项：1.一种智能病历推荐方法，其特征在于，包括：获取患者病历，并采用病历结构化算法，对患者病历进行结构化得到多个基础节点和复合节点；将基础节点的节点内容作为病历的基础特征；采用病历深度结构化算法，将所述复合节点的节点内容拆分成多个段落，并匹配得到每一段落所属细节点，当段落所属细节点为疾病细节点时，基于该段落的内容构建疾病树；基于基础特征和疾病树，采用匹配规则算法，计算病例库中每个病历和患者病历的相似度得分，病例库中相似度得分最高的病历即为推荐病历；所述匹配规则算法包括计算疾病相似度，具体为：计算病例库中每个病历的各疾病树和患者病历的各疾病树之间、病例库中每个病历的各疾病树和自身之间、以及患者病历的各疾病树和自身之间的匹配值；基于匹配值，计算病例库中每个病历的各疾病树和患者病历的各疾病树之间的相似度均值，得到病例库中每个病历与患者病历的疾病相似度；匹配值的计算步骤为：设置疾病树每一层的权重；计算两个疾病树在每一层节点匹配成功的个数和节点匹配失败的个数；基于每一层的权重、节点匹配成功的个数和节点匹配失败的个数，计算匹配值。

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