[发明专利]一种病例管理方法、装置、计算机设备及可读存储介质在审
| 申请号: | 201910374245.3 | 申请日: | 2019-05-07 |
| 公开(公告)号: | CN110265098A | 公开(公告)日: | 2019-09-20 |
| 发明(设计)人: | 顾大中;曹灵宇;丁佳佳 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号: | G16H10/60 | 分类号: | G16H10/60;G06F16/36 |
| 代理公司: | 北京英特普罗知识产权代理有限公司 11015 | 代理人: | 林彦之 |
| 地址: | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 命名实体 可读存储介质 计算机设备 病例管理 建档 检索 人工智能领域 标准检索 病例检索 病例信息 非结构化 关键信息 管理效果 检索标准 检索效率 检索信息 文本信息 医院医生 准确度 匹配度 保证 医生 病历 替换 交流 统一 | ||
1.一种病例管理方法,基于人工智能,其特征在于,包括:
病例建档步骤:通过将病例的非结构化部分的文本信息中的建档命名实体替换为标准名称,并将所述病例制成标准病例;
病例检索步骤:识别检索信息中的检索命名实体,并根据所述检索命名实体设定标准命名实体,通过所述标准命名实体检索标准病例。
2.根据权利要求1所述的病例管理方法,其特征在于,所述病例建档方法包括:
U1:接收病例的非结构化部分的文本信息;
U2:识别所述文本信息中的建档命名实体;
U3:识别所述建档命名实体所对应的标准名称;
U4:将文本信息中的建档命名实体替换为与其对应的标准名称,制成标准病例。
3.根据权利要求2所述的病例管理方法,其特征在于,所述步骤U2包括:
U21:依次获取文本信息中每个文字或标点所对应的实数文本向量;
U22:排列各实数文本向量并获得文本向量序列;
U23:利用成熟文本网络模型获得文本向量序列的预测结果;
U24:根据所述预测结果获得标注序列;
U25:根据标注序列获得建档命名实体。
4.根据权利要求2所述的病例管理方法,其特征在于,所述步骤U3包括:
U31:将建档命名实体输入至知识图谱中;
U32:在知识图谱中获取与建档命名实体最相近的若干个近似建档命名实体;
U33:将与建档命名实体之间具有最长公共子序列的近似建档命名实体设定为标准名称。
5.根据权利要求1所述的病例管理方法,其特征在于,所述病例检索方法包括:
S1:接收检索信息;
S2:识别所述检索信息中的检索命名实体;
S3:将检索命名实体输入至知识图谱中,并在知识图谱中获取与检索命名实体最相近的若干个近似建档命名实体;
S4:将与检索命名实体之间具有最长公共子序列的近似建档命名实体设定为标准命名实体;
S5:根据标准命名实体检索具有所述标准命名实体的标准病例。
6.根据权利要求5所述的病例管理方法,其特征在于,
所述步骤S2包括:
S21:依次获取检索信息中每个文字或标点所对应的实数检索向量;
S22:排列各实数检索向量并获得检索向量序列;
S23:利用成熟检索网络模型获得检索向量序列的预测结果;
S24:根据所述预测结果获得标注序列;
S25:根据标注序列获得检索命名实体。
7.根据权利要求5所述的病例管理方法,其特征在于,所述步骤S3包括:
S31:在检索命名实体中至少提取一个字符作为检索子序列;
S32:利用检索子序列在知识图谱中检索近似建档命名实体;
S33:若检索到的近似建档命名实体的数量大于限值,则在建档命名实体中再提取一个字符并载入检索子序列中,并再次重复S32;
S34:若检索到的近似建档命名实体的数量不大于限值,或检索子序列中的字符与建档命名实体中的字符完全一致时则停止检索,并获取检索到的近似建档命名实体。
8.一种病例管理装置,其特征在于,包括:
建档模块,用于通过将病例的非结构化部分的文本信息中的建档命名实体替换为标准名称,并将所述病例制成标准病例;检索模块,用于识别检索信息中的检索命名实体,并根据所述检索命名实体设定标准命名实体,通过所述标准命名实体检索标准病例。
9.一种计算机设备,包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,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任一项所述病例管理方法的步骤。
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任一项所述病例管理方法的步骤。
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