申请/专利权人：深圳平安医疗健康科技服务有限公司

申请日：2020-06-29

公开（公告）日：2024-07-05

公开（公告）号：CN111785383B

主分类号：G16H50/70

分类号：G16H50/70;G16H50/20;G06F16/36;G06F40/247;G06F40/30

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.07.05#授权;2022.06.07#专利申请权的转移;2021.09.28#实质审查的生效;2020.10.16#公开

摘要：本发明涉及大数据技术领域，提供一种数据处理方法，包括：接收输入的医学源数据；判断区块链上存储的医学知识库中是否存在与医学源数据匹配的数据；若不存在，对医学源数据进行预处理，获得处理数据；对处理数据进行语义分割，获得多个不同语义类别的分词；利用医学知识图谱，召回与多个分词相关的关联数据；将医学源数据以及关联数据输入相似度模型中，获得每个关联数据相对于医学源数据的相似度分值；根据相似度分值以及预设数量，确定多个关联数据中的目标数据；将目标数据确定为医学源数据对应的标准数据。本发明还涉及区块链技术，可以将目标数据上传至区块链。本申请可应用于智慧医疗场景中，从而推动智慧城市的建设。

主权项：1.一种数据处理方法，其特征在于，所述数据处理方法包括：接收输入的医学源数据；判断区块链上存储的医学知识库中是否存在与所述医学源数据匹配的数据；若医学知识库中不存在与所述医学源数据匹配的数据，对所述医学源数据进行预处理，获得处理数据；对所述处理数据进行语义分割，获得多个不同语义类别的分词；利用医学知识图谱，召回与多个所述分词相关的关联数据；将所述医学源数据以及所述关联数据输入相似度模型中，获得每个所述关联数据相对于所述医学源数据的相似度分值，包括：对所述医学源数据与每个所述关联数据进行相似度计算，获得特征向量矩阵；将所述特征向量矩阵输入至相似度模型中，并将所述相似度模型中的权重矩阵与所述特征向量矩阵进行加权计算，获得每个所述关联数据相对于所述医学源数据的相似度分值；其中，所述相似度模型的生成方法包括：获取携带有标记的训练数据；从所述训练数据中提取训练特征；计算所述训练特征的相似度分值，并使用度量矩阵模型，计算每个所述训练特征的权重参数；根据每个所述权重参数，构建权重矩阵，并生成相似度模型；根据所述相似度分值以及预设数量，确定多个所述关联数据中的目标数据；将所述目标数据确定为所述医学源数据对应的标准数据。

全文数据：

权利要求：

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