海量醫(yī)療信息系統(tǒng)推薦技術(shù)研究.pdf

1、在信息爆炸式增長的背景下，醫(yī)療信息同樣處于快速增長的階段，為了獲取信息，人們可以通過搜索引擎來滿足自身的要求。但是，搜索引擎會返回符合要求的所有信息，通常來說信息量也很大，用戶往往要翻閱大量的網(wǎng)頁之后才能找到自己真正想要的信息，顯然，這與用戶快速獲取信息的要求相悖。
　　設(shè)計并實現(xiàn)一個集存儲、搜索和推薦于一體的海量醫(yī)療信息系統(tǒng)，本系統(tǒng)的醫(yī)療信息包括藥品、醫(yī)生、常識和處方信息。其中，存儲和搜索部分利用開源搜索引擎Elasticsea

2、rch機制定義醫(yī)療信息的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，以實現(xiàn)高性能和高可擴展性的要求；對于推薦部分，藥品信息的推薦從其“適應(yīng)癥”文本的相似性、藥品總使用量以及藥品使用熱度三方面綜合考慮；醫(yī)生信息的推薦從醫(yī)生自身的流行程度、患者對醫(yī)生評價相似性這兩個策略來考慮；醫(yī)療常識信息則主要考慮常識的內(nèi)容相似性和用戶的歷史興趣點，為減少計算的時間開銷，引入信息聚類技術(shù)；處方信息的推薦需要分析用戶輸入的診斷癥狀描述、檢查結(jié)果和檢驗結(jié)果，并從處方數(shù)據(jù)庫中找到跟用戶輸入最匹配