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摘要：本发明涉及医疗保健信息学技术领域，具体涉及一种呼吸道传染病的早期医疗信息辅助挖掘方法，包括：本发明通过分析患者病历的特征向量和时间信息，利用余弦相似度建立社区。计算特征词汇的频率、斜率和周期性，进而评估其在社区中的主流程度。结合时效性和主流程度，确定社区特征向量的参考性，并据此进行数据挖掘。本发明提高了数据挖掘结果的精确度。

主权项：1.一种呼吸道传染病的早期医疗信息辅助挖掘方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：获取每个患者病历信息登记的时间、特征向量，所述特征向量包含多个病症信息；根据任意两个特征向量的余弦相似度获取所有社区；所述社区包含若干个患者的所有病症信息；根据每个社区中包含的所有病症信息中每种病症信息出现的频率，从每个社区中的所有病症信息中筛选出特征词汇信息构成每个社区的目标特征向量；根据每个患者病历信息登记的时间，获取每个社区目标特征向量的时效性；根据每个社区的目标特征向量和预设阈值范围，获取特征词汇信息在每个季度中的出现频率及第一斜率；根据预设阈值范围及特征词汇信息在每个季度中的出现频率，获取每个特征词汇信息的频谱图是否存在周期性；根据每个特征词汇信息在每个季度中的出现频率，获取每个特征词汇信息当前时刻的瞬时斜率；根据预设阈值范围、每个特征词汇信息在每个季度中的出现频率、第一斜率、当前时刻的瞬时斜率、每个社区中的出现频率及频谱图是否存在周期性，获取每个特征词汇信息的主流程度；根据每个社区中所有特征词汇信息的主流程度，获取每个社区目标特征向量的主流程度；根据每个社区目标特征向量的时效性与每个社区目标特征向量的主流程度，获取每个社区目标特征向量的参考性；根据每个社区目标特征向量的参考性进行数据挖掘，输出挖掘结果；其中，获取特征词汇信息在每个季度中的出现频率及第一斜率的方法为：获取每个社区目标特征向量的每个特征词汇信息在一年内每个季度所有患者的所有病症信息中出现的频率，作为每个特征词汇信息在每个季度中的出现频率；根据每个社区目标特征向量的每个特征词汇信息在每个季度中出现的频率，获取每个特征词汇信息的频率-时间散点图拟合直线的斜率，所述频率-时间散点图的横坐标为季度，纵坐标为频率；当任意一个特征词汇信息拟合直线的斜率不在预设阈值范围内时，将所述任意一个特征词汇信息拟合直线的斜率，记为第一斜率；其中，获取每个特征词汇信息当前时刻的瞬时斜率的方法为：将第v个特征词汇信息在当前时刻所在季度中出现的频率减去第v个特征词汇信息在当前时刻所在季度的前一个季度中出现的频率的差值，记为每个特征词汇信息当前时刻的瞬时斜率。

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百度查询： 安徽中医药大学第一附属医院 合肥综合性国家科学中心大健康研究院 一种呼吸道传染病的早期医疗信息辅助挖掘方法