本发明涉及医疗数据处理，具体涉及一种针对体检后专科化管理模式的数据处理方法。
背景技术：
1、健康体检是医疗机构通过医学手段和方法对受检者进行身体检查，以了解其健康状况、早期发现疾病线索和健康隐患的诊疗行为。健康体检行业经过几十年发展，目前需要完成由“单纯体检”向“健康管理”的转变。
2、健康管理中心普遍存在体检量较大、医师短缺和临床专科专业性不够的问题，有相当一部分检出的异常数据需要到临床专科进一步检查或处理。目前各个医院的健康管理中心与临床专科是独立存在的，受检者若直接到临床专科就诊存在看错科室、多跑路等问题，大大降低了受检者的就医体验，增加了其焦虑感，甚至可能延误其病情。此外，对于无法到健康管理中心进行体检报告解读的受检者，由于医学有比较强的专业性等原因，也存在其对于充满医学术语的体检报告看不懂的情况，从而影响到疾病的诊治。为解决这些问题，健康管理中心需要建立一个比较好的专科化管理模式的数据处理模式。
技术实现思路
1、本发明要解决的是现有健康管理中心“只体检不管理”降低了受检者的就医体验，增加了其焦虑感，甚至可能延误病情的问题。
2、本发明采用如下方案：
3、本发明提供一种针对体检后专科化管理模式的数据处理方法，包括如下步骤：
4、s1.数据预处理和特征提取：对健康体检大数据进行清洗、数值归一化处理，
5、s2.从体检数据中提取出与异常发现相关的特征；
6、s3.建立知识数据库：
7、3.1对于明确且唯一对应临床专科的异常发现，直接确定匹配的专科名称；
8、3.2对于不能立即明确的异常发现，利用专科推荐系统或组织各临床科室副主任医师及以上职称的医师讨论确定需要就诊的临床专科；
9、3.3应用贝叶斯分类器建立概率模型，用于推荐专科；
10、s4.智能匹配和推荐：
11、4.1通过扫描二维码或公众号，验证用户身份并提取电子体检报告中的异常发现；
12、4.2利用自然语言处理技术解析体检报告；
13、4.3基于建立的知识数据库进行智能匹配；
14、4.4使用推荐系统算法为受检者推荐合适的医师。
15、进一步的，所述步骤s1的具体方法为：使用唯一标识符(如体检id、时间戳)识别并删除重复记录；对每个检查项目，计算其均值(μ)和标准差(σ)，将超出[μ-3σ,μ+3σ]范围的值标记为潜在异常值；对潜在异常值进行人工审核或使用中位数替换；
16、数值归一化：
17、对每个数值型特征x，应用以下归一化公式：
18、x_normalized＝(x-min(x))/(max(x)-min(x))
19、其中，min(x)和max(x)分别为特征x的最小值和最大值；
20、分类变量编码：
21、对分类变量进行独热编码(one-hotencoding)或标签编码(labelencoding)。
22、进一步的，所述步骤s2的特征除了普通单次检测的特征，还包括：
23、时间序列特征(针对多次体检数据)：
24、计算检查项目的变化率，提取趋势特征(如线性回归斜率)，计算周期性特征(如傅里叶变换系数)
25、组合特征：
26、根据医学知识创建组合特征，如：
27、bmi＝体重(kg)/(身高(m))^2
28、总胆固醇/高密度脂蛋白胆固醇比值
29、异常检测特征：
30、使用隔离森林(isolationforest)算法检测异常样本，并将异常得分作为新特征。
31、进一步的，所述步骤s2的具体方法为：
32、2.1降维：
33、使用主成分分析(pca)或t-sne方法进行特征降维，保留解释方差比例大于阈值(如95％)的主成分；
34、2.2特征选择
35、相关性分析：
36、计算特征间的相关系数矩阵，对于相关系数绝对值大于阈值(如0.95)的特征对，保留其中一个；
37、2.3重要性评估：
38、使用随机森林或xgboost模型评估特征重要性，选择重要性得分top-k的特征。
39、进一步的，所述步骤s3专科推荐系统对于不明确的异常发现，将异常发现的特征输入到系统中，系统根据内置的医学知识库(由副主任医师及以上职称医师依据临床指南、专家共识和教科书建立)提供可能的临床专科建议。
40、进一步的，所述步骤s3专科推荐系统的建立方法为：
41、(1)定义问题
42、假设有c个可能的临床专科c1，c2，…，cc，以及体检异常发现的特征集合x＝{x1，x2，…，xn}；
43、(2)收集数据
44、收集历史数据，包括体检异常发现的特征和对应的临床专科；
45、(3)计算先验概率
46、计算每个临床专科ci的先验概率p(ci)，这可以通过统计历史数据中每个专科出现的次数来获得p(ci)＝次数/总次数
47、(4)计算条件概率
48、对于每个临床专科ci，计算给定体检异常特征x下的条件概率p(xj|ci)；
49、
50、表示在临床专科ci中特征xj出现的次数
51、表示临床专科ci出现的总次数(即所有特征在该专科中出现次数的总和)
52、(5)应用贝叶斯定理
53、贝叶斯定理可以用来计算给定体检异常特征xx出现时，属于某个临床专科ci的概率
54、其中，p(x)是特征x出现的总概率，可以通过全概率公式计算：
55、
56、(6)决策规则
57、选择后验概率最高的临床专科作为推荐：
58、
59、(7)模型评估与优化
60、使用测试数据集评估模型的准确性，并根据需要调整模型参数或选择不同的特征；
61、(8)实施
62、将模型部署到实际的专科推荐系统中，根据受检者的体检异常特征提供专科推荐。
63、进一步的，所述专家在实际应用中，如果某个临床专科ci没有出现过，或者特征xj在该专科中从未出现，那么直接应用上述公式可能会导致概率为零或不被定义；为了避免这种情况，采用拉普拉斯平滑或加一平滑的方法，即在分子和分母中都加上一个常数(通常是1)，来调整概率的估计，如下所示：
64、
65、其中，|f|是特征空间的大小，即考虑的特征总数；这样，即使某个事件在训练数据中没有出现过，其概率也不会是零，从而避免了概率估计中的极端值。
66、作为本发明的另一方面，还涉及一种体检后专科化管理系统，包括：
67、数据预处理模块，用于对健康体检大数据进行清洗、标准化处理，并提取特征；
68、知识数据库构建模块，用于建立体检异常与临床专科的对应关系；
69、智能匹配模块，用于将体检异常与临床专科进行匹配；
70、推荐系统模块，用于为受检者推荐合适的医师；
71、用户界面模块，用于提供用户交互功能。
72、进一步的，还包括与医院现有信息系统的接口模块，用于数据交换和系统集成。
73、作为本发明的另一方面，还涉及一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的体检后专科化管理的数据处理方法。
74、作为本发明的另一方面，还涉及一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的体检后专科化管理的数据处理方法。
75、相对于现有技术，本发明具有以下效果：
76、(1)本发明的针对体检后专科化管理模式的数据处理方法，体检后场景中，受检者通过体检后专科化管理通道，获取到电子体检报告中的至少一个异常发现，然后系统为其智能匹配相对应的临床专科，受检者在选择该临床专科中的一个医生后即可完成线上图文咨询和就诊，大大提高了受检者检后就医体验，降低了受检者因不知到哪个科室就诊以及挂不上号而产生焦虑感，同时完善了健康体检全流程服务，解决了行业内“只体检不管理”的问题。
77、(2)本发明的体检后专科化管理模式的数据处理方法，能够有效地解析体检报告，准确提取关键医疗信息，评估报告的情感倾向，生成结构化摘要，并识别异常情况，从而实现对体检数据的深入理解和智能分析，为用户提供精准的健康管理和专科推荐服务。
1.一种针对体检后专科化管理模式的数据处理方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的针对体检后专科化管理模式的数据处理方法，其特征在于，所述步骤s1的具体方法为：使用唯一标识符(如体检id、时间戳)识别并删除重复记录；对每个检查项目，计算其均值(μ)和标准差(σ)，将超出[μ-3σ,μ+3σ]范围的值标记为潜在异常值；对潜在异常值进行人工审核或使用中位数替换；
3.根据权利要求1所述的针对体检后专科化管理模式的数据处理方法，其特征在于，所述步骤s2的特征除了普通单次检测的特征，还包括：
4.根据权利要求1所述的针对体检后专科化管理模式的数据处理方法，其特征在于，所述步骤s2的具体方法为：
5.根据权利要求1所述的针对体检后专科化管理模式的数据处理方法，其特征在于，所述步骤s3专科推荐系统对于不明确的异常发现，将异常发现的特征输入到系统中，系统根据内置的医学知识库提供可能的临床专科建议。
6.根据权利要求1所述的针对体检后专科化管理模式的数据处理方法，其特征在于，所述步骤s3专科推荐系统的建立方法为：
7.根据权利要求6述的针对体检后专科化管理模式的数据处理方法，其特征在于，所述专家在实际应用中，如果某个临床专科ci没有出现过，或者特征xj在该专科中从未出现，那么直接应用上述公式可能会导致概率为零或不被定义；为了避免这种情况，采用拉普拉斯平滑或加一平滑的方法，即在分子和分母中都加上一个常数，来调整概率的估计，如下所示：
8.一种体检后专科化管理系统，其特征在于，包括：
9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，还包括与医院现有信息系统的接口模块，用于数据交换和系统集成。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的体检后专科化管理的数据处理方法。
