基于数据特征矩阵的海量医疗信息特征推送研究

针对海量的医疗信息特征推送存在推送准确率低的问题,提出基于数据特征矩阵的海量医疗信息特征推送方法,采用医疗大数据特征智能采集方法获取医疗数据特征矩阵列,利用数据特征矩阵列匹配全部患者组信息和患者部分信息,向相仿度最高的患者组融入对应的患者,匹配相仿患者组里的关键词和医疗数据特征矩阵列里拟送的基础关键数据特征,患者所在的相仿患者组根据基于位置服务(LBS)优先推送方式推送医疗消息。拟送患者的未来病情特征关键词组根据患者的病情特征推算,按照LBS优先推送方式对患者推送定制医疗消息特征。实验结果表明,所提方法收集海量医疗信息特征的平均时间是4s,平均采集误差是0. 2%,进行推送测试时最高使用度和召回率分别是96. 5%和34. 5%,说明所提方法推送性能好。