19、电子健康推荐系统架构：基于患者症状相似度的创新方案

电子健康推荐系统架构：基于患者症状相似度的创新方案

1. 架构概述

电子健康推荐系统的架构主要依赖于医疗数据源，医生会以诊断、症状、观察等形式将健康记录信息录入其中。除了编码诊断外，这些信息大多以叙述方式呈现，包含了口语化和非正式表达，这给非结构化文本相似度分析带来了挑战。

该架构从异构数据源获取包含电子医疗记录的数据，它仅作为读取者，不能修改原始记录，而是处理格式化和翻译后的记录副本，避免给主系统增加负担。

架构主要由以下几个模块组成：
- 数据收集模块 ：通过“数据源管理器”注册数据源，明确其数据结构。“数据抽取器”将数据从原始数据源抽取并转换为组织记忆所需的结构。“收集统计信息”组件收集数据源及其数据的性质信息，以评估数据质量问题。“数据源检查器”决定记录是否纳入组织记忆，若记录包含患者ID、就诊时间戳和症状说明则保留，诊断和治疗字段的缺失是可容忍的，因为可能是新的病症。
- 数据预处理模块 ：包含“诊断过滤”组件，用于区分不同类型的诊断，辅助文本相似度分析；“向量化器”将组织记忆记录转换为布尔向量，便于计算度量距离；“缺失值”组件识别有缺失值的记录并提出解决方案；“同质化器”负责将数据源的注册数据结构转换为组织记忆所需的数据结构。
- 案例管理器模块 ：管理组织记忆，采用抽样策略处理大量数据，优化数据访问时间并确保统计结果的有效性。
- 查询规划器模块 ：由四个组件构成，“查询预处理”负责捕获临时查询、组织查询计划并放入查询队列；“查询管理器”接收并注册计划查询，定期放入查询队列执行