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摘要：本发明属于医疗检测领域，具体涉及一种基于散列桶邻域的慢病分类标记方法，该方法包括：获取待测用户的个人信息数据，得到医学条件属性集；确定散列函数，采用散列函数将患者空间中的患者样本依次划分到邻域诊断桶中，得到基于邻域诊断慢病的散列桶序列；确定待测用户的诊断邻域；根据待测用户的诊断邻域采用多数投票原则计算每个待测用户被预测患病的概率；根据待诊患者邻域中满足多数投票原则的若干最大概率慢病标签，计算选择距离度最大的慢病标签，根据慢病标签对患者进行分类；通过采用本发明使用的方法，医疗人员可根据预测结果辅助判断患者是否患有慢病，能够极大的提高慢病预测效率与医学诊断质量。

主权项：1.一种基于散列桶邻域的慢病分类标记方法，其特征在于，包括：获取待测用户的医学数据，并将获取的医学数据转换为患者决策信息表，将患者决策信息表中数据输入到基于散列桶邻域的慢病分类模型中，得到待测用户的各慢病患病的概率，若该待测用户中至少两种慢病的患病概率均为最大且相同，则选择邻域中慢病距离度最大的用户进行标记；采用基于散列桶邻域的慢病分类模型对待测用户的医学信息数据进行处理并标记患者所患慢病的过程包括：S1：将待测用户的个人医学数据转化为慢病决策信息表，对慢病决策信息表中的医学条件属性值进行归一化处理，得到医学条件属性集；将获取的医学数据转换为患者决策信息表的过程包括：对医学数据中的患者的医学条件属性值进行归一化处理，得到患者决策信息表，归一化处理的公式为： 其中，xij表示第i个患者样本的第j个医学属性的值，maxxj表示第j个医学属性的最大值，minxj表示第j个医学属性的最小值；S2：根据医学条件属性集确定特殊患者样本和散列函数，采用散列函数将患者空间中的患者样本依次划分到邻域诊断桶序列中，得到基于邻域诊断慢病的散列桶序列；具体为：步骤1：提取医学条件属性集中每个医学条件属性的最小值，根据最小值确定特殊患者样本；步骤2：计算患者样本和特殊样本的欧式距离；根据患者样本和特殊样本的欧式距离构建邻域诊断桶序列；步骤3：构建散列函数，采用散列函数将患者样本映射到邻域诊断桶序列中，得到基于邻域诊断慢病的散列桶序列；S3：根据基于邻域诊断慢病的散列桶序列确定待测用户的诊断邻域；S4：根据待测用户的诊断邻域采用多数投票原则计算每个待测用户被预测患各种慢病的概率；计算得到待测用户邻域中概率值最大的慢病标签，若待测用户邻域中概率最大的慢病标签唯一，则将该患者存储到该慢病类别的集合中；若待测用户邻域中概率最大的患病标签不唯一，则执行步骤S5；S5：根据距离投票规则分类标记待诊患者所患慢病，针对待诊患者邻域中多个满足多数投票原则的最大概率慢病标签，计算得到其中距离度最大的慢病标签，根据该慢病标签对患者进行分类，将该患者存储到该慢病类别的集合中。

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