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申请/专利权人：中国人民解放军空军军医大学

摘要：本发明涉及医疗数据处理技术领域，具体涉及一种基于协同诊断的带状疱疹疼痛患者的医疗数据处理方法。获取带状疱疹疼痛患者的样本数据，且样本数据中包含了多维医疗数据，然后量化各种医疗数据的重要性指标，并综合考量样本数据之间医疗数据的波动与相似情况，初步评估样本数据间的综合相似度。进而，深入分析各数据点的受干预程度和变化差异，以反映其受干扰程度。在此基础上，调整初始相似度，得出更能准确表征样本数据相似性的最终综合相似度。该指标既考虑了数据间的相似性与重要性指标，又结合了受干预指标，提高了相似度评估的准确性。最后，依据此指标对样本数据进行分类管理，获得更精准的聚类结果。

主权项：1.一种基于协同诊断的带状疱疹疼痛患者的医疗数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取所有带状疱疹疼痛患者的样本数据，所述样本数据包括各种医疗数据；在所有样本数据中，基于各种医疗数据之间的相似特征以及数值的波动情况，确定每种医疗数据的重要性指标；任选两个不同的样本数据作为目标数据；综合目标数据中同种医疗数据之间的波动情况、相似情况以及重要性指标，确定目标数据之间的初始综合相似度；在每个样本数据的每个医疗数据中，根据数据点数值的变化波动情况以及变化趋势特征，分析每个数据点的变化特征值；基于每个数据点的预设邻域中数据点的变化特征值之间的差异情况，确定每个数据点的受干预指标；基于目标数据中每个医疗数据中各个数据点的受干预指标以及变化特征值，对目标数据之间的初始综合相似度进行调整，得到目标数据之间的最终综合相似度；基于所有样本数据之间的所述最终综合相似度对所有样本数据进行分类管理；所述重要性指标的获取方法包括：在各种医疗数据中确定关键数据，将除关键数据外剩余种类的医疗数据均作为参考数据，所述关键数据的重要性指标为不小于1的预设值；在每个样本数据中，将每个参考数据与每个关键数据进行相似程度分析，得到每个参考数据与每个关键数据之间的相似特征值；将每个参考数据中所有数据点的数值进行均值化处理，得到均值特征值，基于所有数据点的数值与所述均值特征值之间的差异情况，确定每个样本数据中每个参考数据的综合偏差值；根据所有样本数据中同种参考数据对应的相似特征值以及综合偏差值，得到每种参考数据的重要性指标，所述相似特征值与重要性指标呈正相关，所述综合偏差值与所述重要性指标呈负相关，且所述重要性指标的取值为归一化后的数值；所述相似程度分析的过程包括：在每个医疗数据中，将数值按照时序进行拟合，得到每个医疗数据对应的拟合曲线；在每个拟合曲线中，基于数据点数值之间的差异情况，确定每个数据点的波动特征值，并根据波动特征值在所有数据点中筛选出特征点；基于两个医疗数据对应的两个拟合曲线中相同时间的数值差异的离散情况，确定两个拟合曲线之间的第一差异因子；基于两个拟合曲线中相同时间的数据点的波动特征值的差异，确定两个拟合曲线之间的第二差异因子；根据两个拟合曲线中特征点的时间之间的差异，确定两个拟合曲线之间的第三差异因子；根据所述第一差异因子、第二差异因子以及第三差异因子，得到两个拟合曲线对应的医疗数据之间的相似特征值；所述第一差异因子、第二差异因子以及第三差异因子均与所述相似特征值呈负相关；所述在每个拟合曲线中，基于数据点数值之间的差异情况，确定每个数据点的波动特征值，并根据波动特征值在所有数据点中筛选出特征点，包括：任选一个数据点作为待分析数据点，确定所述待分析数据点的预设第一窗口，根据待分析数据点与预设第一窗口中每个数据点的数值之间的差异，得到待分析数据点的波动因子；将所述待分析数据点的所有波动因子进行融合，得到待分析数据点的波动特征值，所述波动特征值与波动因子同向变动；将所有数据点的波动特征值进行降序排列，得到排列序列，将所述排列序列中前预设第一数量个波动特征值对应的数据点作为所述特征点；所述变化特征值的获取方法包括：在每个数据点对应的预设第二窗口内，基于第二窗口中时间相距最远的两个数据点数值之间的差值，确定每个数据点对应的第一变化因子；基于所有数据点的波动特征值的数值特征，分析每个数据点的相对波动程度，从而确定每个数据点的第二变化因子；根据每个数据点的第一变化因子以及第二变化因子，得到每个数据点的变化特征值，所述第一变化因子与第二变化因子均与所述变化特征值呈正相关；所述受干预指标的获取方法包括：在每个样本数据的每个医疗数据中，确定每个数据点对应的预设邻域，且所述预设邻域大于预设第二窗口；根据每个数据点对应的所述预设邻域中数据点的变化特征值之间的平均波动情况，得到每个数据点的受干预指标，所述受干预指标的取值为归一化后的数值；所述最终综合相似度的获取方法包括：在每个样本数据的每个医疗数据中，基于数据点的受干预指标筛选出受干预数据点，基于数据点与受干预数据点之间的位置关系以及数据点的变化特征值，确定每个医疗数据的影响特征值；将目标数据之间的所有医疗数据的影响特征值进行融合，得到调整权重，根据所述调整权重对目标数据之间的初始综合相似度进行调整，得到目标数据之间的最终综合相似度；所述影响特征值的获取方法包括：将每个医疗数据中各个数据点与时间距离最近的受干预数据点之间的时间差异作为距离因子；根据所有数据点对应的距离因子以及变化特征值，得到每个医疗数据的影响特征值，所述影响特征值与变化特征值的绝对值同向变动，所述影响特征值与距离因子反向变动。

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