基于机器学习的医学数据字段标准化方法

本发明公开了一种基于机器学习的医学数据字段标准化方法，S1.形成待处理的医学数据字段集合；S2.生成语义特征向量表示；S3.生成语义相似性分组，将语义相似的医学数据字段聚类为初始匹配组；S4.生成与标准字段库的优化匹配关系；S5.对优化匹配关系应用奖励机制进行评估，根据字段语义一致性、标准化成功率及用户反馈的因素动态优化字段标准化路径；S6.在字段标准化过程中动态调用领域知识图谱，对未能匹配的医学数据字段生成推荐标准字段，结合用户确认结果更新标准字段库；S7.基于优化后的字段标准化路径对医学数据字段集合中的所有字段进行标准化处理，输出标准化后的医学数据字段集。本发明自动调整策略参数，从而实现标准化路径的自适应优化。