[发明专利]病历数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及人工智能领域中的机器学习技术，提供了一种病历数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：从来源病历中提取特征词得到特征词集合，特征词集合中包括身份特征词以及病理特征词；计算特征词集合与历史病历集合中各个历史病历对应的特征词集合的匹配度，根据计算结果选取参考病历，得到参考病历集合；根据身份特征词采用已训练的分类模型得到来源病历对应的患者所属的患者类别；获取患者类别对应的筛选因子，根据筛选因子对参考病历集合中各个参考病历进行排序，根据参考病历排序结果选取第一预设数量的参考病历作为目标参考病历；将目标参考病历发送至医生终端。采用本方法能够提高临床辅助决策的效率和准确性。

技术领域

本申请涉及计算机应用技术领域，特别是涉及一种病历数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着计算机应用技术的发展，基于计算机实现临床辅助决策在医疗领域得到越来越多的应用。

目前临床辅助决策系统多借助于庞大医学知识库及繁杂的医学规则实现，然而，由于临床辅助决策推送的诊疗方案难以预测最终的治疗结果，缺乏真实数据验证，医生选择时缺乏可供参考的依据，只能根据自身经验进行判断，不仅效率低下，而且由于各个医生的经验、学历学平等不同，导致整体的准确性并不高。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高临床辅助决策的效率和准确性的病历数据处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种病历数据处理方法，所述方法包括：

从来源病历中提取特征词得到特征词集合，所述特征词集合中包括身份特征词以及病理特征词；

计算所述特征词集合与历史病历集合中各个历史病历对应的特征词集合的匹配度，根据计算结果从所述历史病历集合中选取参考病历，得到参考病历集合；

根据所述身份特征词采用已训练的分类模型得到所述来源病历对应的患者所属的患者类别；

获取所述患者类别对应的筛选因子，根据所述筛选因子对所述参考病历集合中各个参考病历进行排序，根据参考病历排序结果选取第一预设数量的所述参考病历作为目标参考病历；

将所述目标参考病历发送至医生终端。

在其中一个实施例中，所述从来源病历中提取特征词得到特征词集合，包括：

对所述来源病历进行分词，得到分词结果；

将所述分词结果中各个词语分别与预先建立的医疗词汇库中的词语进行匹配；

将匹配成功的词语作为所述来源病历对应的特征词。

在其中一个实施例中，所述从来源病历中提取特征词得到特征词集合之前，包括：

从预先确定的数据源获取医疗数据；

从所述医疗数据中提取每一种疾病类型对应的一个或多个医疗词汇；

将医疗词汇与其对应的疾病类型建立映射关系，根据不同类型疾病与其对应的医疗词汇的映射关系建立医疗词汇库。

在其中一个实施例中，所述计算所述特征词集合与历史病历集合中各个历史病历对应的特征词集合的匹配度，包括：

从所述来源病历对应的特征词集合中提取关键词，得到所述来源病历对应的第一关键词集合；

从所述历史病历对应的特征词集合中提取关键词，得到所述历史病历对应的第二关键词集合；

根据所述第一关键词集合及所述第二关键词集合获取与所述来源病历对应的第一词频向量；

根据所述第一关键词集合及所述第二关键词集合获取与所述历史病历对应的第二词频向量；