[发明专利]一种电子病历的检索方法及系统

说明书

【技术领域】

本发明涉及一种电子病历的检索方法及系统。

【背景技术】

随着医院计算机管理网络化和信息存储技术的高速发展，电子病历成为病历管理的必然趋势。电子病历是医务人员在医疗活动过程中，使用医疗机构信息系统生成的文字、符号、图表、图形、数据、影像等数字化信息，并能实现存储、管理、传输和重现的医疗记录，是病历的一种记录形式。电子病历记录了病患就诊的所有信息，临床诊断的信息检索、医疗数据的挖掘分析等相关研究都依赖于电子病历数据。

名医的电子病历代表着高效和准确的行医经验，建立电子病历数据库便是将医生的行医知识存储起来，合理利用电子病历数据库用于临床辅助诊断对于提高医院的工作效率和医疗质量具有重大意义。然而，在目前病历的检索系统中，主要以字段、关键词等进行检索，存在检索准确率和效率差的问题。

以上背景技术内容的公开仅用于辅助理解本发明的发明构思及技术方案，其并不必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日已经公开的情况下，上述背景技术不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。

【发明内容】

本发明所要解决的技术问题是：弥补上述现有技术的不足，提出一种电子病历的检索方法及系统，具有较高的检索准确率和检索效率。

本发明的技术问题通过以下的技术方案予以解决：

一种电子病历的检索方法，包括以下步骤：S1，对电子病历数据库中每一份电子病历，计算电子病历内容特征，所述内容特征包括图像特征；S2，对待检索电子病历，提取其相应的内容特征；S3，根据内容特征，计算待检索电子病历与电子病历数据库中各个电子病历的相似度值；S4，根据步骤S3中得到的待检索电子病历与各个电子病历的相似度值，取最相似的前N份电子病历，作为检索结果；N为由用户或者管理员设定的正整数。

一种电子病历的检索系统，包括存储模块，所述存储模块存储有计算机程序，所述计算机程序用于由处理器加载并执行如上所述的电子病历的检索方法。

本发明与现有技术对比的有益效果是：

本发明的电子病历的检索方法及系统，提取的内容特征中至少包括医学图像特征，这样以图像特征进行相似度计算，检索出最相似的前N份电子病历。这样，以医学图像特征为基础进行检索，可检索到相似度高并且价值大的电子病历。本发明的电子病历的检索方法及系统，检索结果准确率高，检索效率较高，可快速准确地检索出相近似的病历作为对医生和患者进行诊疗计划的参考。

【附图说明】

图1是本发明具体实施方式的检索系统的框架示意图；

图2是本发明具体实施方式的电子病历数据库的结构示意图；

图3是本发明具体实施方式中训练得到的卷积神经网络的结构示意图；

图4是图3所示的卷积神经网络的代价函数结果曲线图。

【具体实施方式】

下面结合具体实施方式并对照附图对本发明做进一步详细说明。

本发明的构思是：信息检索的关键在于相似度的计算，将信息检索技术与电子病历结合起来，采用目前先进的相似度计算方法，特别是在图像上的相似度计算方法来提供电子病历检索的准确率和检索效率。深度学习目前已经是机器学习研究中的一个前沿领域，其采用多层神经网络模型，在大数据规模上进行通过有监督或无监督的学习，能模仿人类神经识别过程对目标进行高准确率的分类识别。因此，将深度学习应用于医学图像的目标识别，从而提高电子病历检索的准确率和效率。

本发明的检索系统建立在电子病历数据库的基础上，采用深度学习等人工智能技术挖掘电子病历数据内容上的价值和相似度，从而达到将医生宝贵经验和知识应用于辅助诊断的目的。由于系统呈现给用户的结果是电子病历数据库中与待检索病历相似的原始病历，这种客观的原始病历避免了人为处理造成的错误，无论是经验不足的医生还是患者都可以根据这些原始病历获取参考信息。

本具体实施方式中，构建电子病历数据库，利用病历文本、化验结果和医学图像的相关检索方法在数据库中查询相似度高并且价值大的电子病历作为对医生和患者做出诊疗计划的参考。检索系统主要包括三大方面：电子病历数据库、价值网络和策略网络。