1.一种电子病历数据推送方法，所述方法包括：

获取医院的电子病历集合；

从所述电子病历集合中筛选与当前电子病历相似的电子病历，得到相似电子病历集合；

识别所述相似电子病历集合中电子病历的身份识别标识，获取与所述身份识别标识对应的医疗机构特征字段，构建疾病-治疗医生-治疗机构的关系模型；

将所述关系模型与所述相似电子病历集合进行匹配、并根据预设排序规则对匹配结果进行排序推送，所述预设排序规则包括最相似排序、疑难杂症排序或最权威排序。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取医院的电子病历集合包括：获取三甲医院的初始电子病历集合；

对所述初始电子病历集合进行个人字段信息隐藏或脱敏处理，得到电子病历集合，所述个人字段信息包括姓名、职业、工作单位、电话以及住址。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述电子病历集合中筛选与当前电子病历相似的电子病历，得到相似电子病历集合包括：根据特征字段，从所述电子病历集合中筛选与当前电子病历相似的电子病历，得到相似电子病历集合，所述特征字段包括年龄字段、症状字段以及疾病名称字段。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据特征字段，从所述电子病历集合中筛选与当前电子病历相似的电子病历，得到相似电子病历集合包括：根据特征字段对所述电子病历集合采用自然语言处理方法处理，并根据预设医学症状知识图谱，得到所述电子病历集合中电子病历的特征向量；

对所述当前电子病历进行语义分析，抽取症状字段，得到所述当前电子病历对应特征字段的特征向量；

匹配所述电子病历集合中电子病历的特征向量与所述当前电子病历的特征向量，得到相似电子病历集合。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据特征字段对所述电子病历集合采用自然语言处理方法处理，并根据预设医学症状知识图谱，得到所述电子病历集合中电子病历的特征向量包括：根据特征字段对所述电子病历集合进行文本分词处理，得到分词结果；

对所述分词结果进行词性识别，根据所述分词结果、词性识别结果以及预设医学症状知识图谱，得到所述电子病历集合中电子病历的特征向量。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述匹配所述电子病历集合中电子病历的特征向量与所述当前电子病历的特征向量，得到相似电子病历集合包括：计算所述电子病历集合中电子病历的特征向量与所述当前电子病历的特征向量之间欧式距离；

根据所述欧式距离，得到相似电子病历集合。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述相似电子病历集合中电子病历的身份识别标识，获取与所述身份识别标识对应的医疗机构特征字段，构建疾病-治疗医生-治疗机构的关系模型包括：识别所述相似电子病历集合中电子病历建档ID、并提取所述相似电子病历集合中电子病历的疾病名称字段；

查找所述建档ID对应的医生工作年龄、所在科室以及所在医院名称；

根据所述疾病名称字段与查找到的医生工作年龄、所在科室以及所在医院名称，构建疾病-治疗医生-治疗机构的关系模型。

8.一种电子病历数据推送装置，其特征在于，所述装置包括：病历获取模块，用于获取医院的电子病历集合；

相似筛选模块，用于从所述电子病历集合中筛选与当前电子病历相似的电子病历，得到相似电子病历集合；

识别模块，用于识别所述相似电子病历集合中电子病历的身份识别标识，获取与所述身份识别标识对应的医疗机构特征字段，构建疾病-治疗医生-治疗机构的关系模型；

匹配排序模块，用于将所述关系模型与所述相似电子病历集合进行匹配、并根据预设排序规则对匹配结果进行排序推送，所述预设排序规则包括最相似排序、疑难杂症排序或最权威排序。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

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，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。