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申请/专利权人：上海医加医科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于语义图网络的医疗预测方法及系统，本发明涉及医疗预测领域，包括预测方法包括以下步骤：S1：病症的预处理；S2：挖掘处理；S3：对挖掘出的信息进行语义的构建；S4：对语义进行功能的检索。本发明所述的一种基于语义图网络的医疗预测方法及系统，可以基于输入文本中语义的内容和语义的分析进行病理的分析和预测，能深度挖掘处文本的内容，包括文本本体的内容，以往文本的记录和文本的机构，以此可以保证后续语义构建的准确性和精度，后续对其进行相关的检索效率也更高，可以根据检索到的内容进行病症的分析和发展分支的展示，方便医护人员根据预测的结果进行有效的处理。
主权项：1.一种基于语义图网络的医疗预测方法，其特征在于：所述预测方法包括以下步骤：S1：病症的预处理：将需要预测的病症数据进行输入，对其进行符号的标记和关键词的提取；S2：挖掘处理：基于步骤S1中提取的标记和关键词信息进行后续的深挖掘处理，包括对文本的内容、以往的病症记录和文本的输入结构进行挖掘，文本内容的挖掘包括对文本本体和多媒体进行挖掘，文本结构的挖掘包括对文本结构本体和文本输入站点的挖掘，即对文本结构本体的内容数据和文本输入站点的内容数据进行获取；S3：对挖掘出的信息进行语义的构建：语义的构件内容包括对文本中的实体内容和关系内容进行构建，并基于此将实体内容和关系内容映射到向量空间正中，以此计算向量之间的相似度进行挖掘文本本体中的语义消息，同时进行学习的处理，学习时在实体向量表示的学习中对文档本体中的层级关系和分类信息进行监控，对监控后的内容进行向量的计算并相似度对比，若相似度较低，则重新进行语义信息的学习，以此提高智能性；S4：对语义进行功能的检索：检索包括关键词和语义的查询，基于此进行病症的提取，提取后基于病理数据库进行病理分支树的对比和病理的预测，基于已有的信息进行病症的分析，根据现有病症的症状获取后续可能发展的病症分支，基于病症的分支做出相应的处理分析和处理方案。
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百度查询： 上海医加医科技有限公司 一种基于语义图网络的医疗预测方法及系统
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