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摘要：
本发明涉及医疗信息技术领域，提出基于人工智能的疾病科普方法和系统，包括步骤：输入用户的诊断报告，从诊断报告中提取疾病结果关键词；基于极限学习机分类器技术，收集疾病结果关键词的同义词集；若该疾病结果关键词不在同义词集内，则对同义词集进行更新；根据疾病结果关键词的同义词集，爬取待科普的医学素材；将待科普的医学素材翻译为用户设定的语言后，推荐给用户阅读。本发明为患者提供与其疾病相关的科普素材，供用户多方面了解疾病。
主权项：
1.基于人工智能的疾病科普方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1，输入用户的诊断报告，从诊断报告中提取疾病结果关键词； 所述步骤1之前，还包括步骤： 构建疾病词典，其中包含了全球已被命名的疾病结果，F表示疾病词典，为F的向量形式，fj表示疾病词典中第j个疾病结果，为fj的向量形式，m表示疾病词典中疾病结果的数量，j=1,2,...,m； 所述步骤1具体包括以下步骤： 对用户的诊断报告进行分词，得到分词后的诊断报告，其中X表示分词后的诊断报告，为X的向量形式，xi表示分词后的诊断报告中的第i个分词，为xi的向量形式，n表示分词后的诊断报告中分词的数量，i=1,2,...,n； 将每一个分词向量在中遍历，计算与之间的评分： 其中，表示与之间的评分；表示第m个疾病结果对应的补偿系数；表示第m-1个疾病结果对应的补偿系数；表示第1个疾病结果对应的补偿系数；表示第m个疾病结果对应的权重，T表示矩阵转置；表示第1个疾病结果对应的权重；表示第1个疾病结果对应的偏置；表示第m个疾病结果对应的偏置； 将评分按照从大到小进行排序，用户根据评分排序选择疾病结果关键词； 步骤2，基于极限学习机分类器技术，收集疾病结果关键词的同义词集；若该疾病结果关键词不在同义词集内，则对同义词集进行更新； 步骤3，根据疾病结果关键词的同义词集，爬取待科普的医学素材； 步骤4，将待科普的医学素材翻译为用户设定的语言后，推荐给用户阅读。
