[发明专利]一种在输入过程中判断是否进行医学数据标注的控制方法

说明书

本发明提供一种在输入过程中判断是否进行医学数据标注的控制方法，其中，用户输入医学数据所选择的标签与标准标签数据库一致，包括如下步骤：a.判断用户输入的字符串是否调用自标准字符串数据库，若所述字符串是调用自标准字符串数据库，则执行步骤b；若所述字符串不是调用自标准字符串数据库，则执行步骤c；b.所述字符串无需执行标注步骤；c.将用户输入所选择的标签与所述字符串关联。

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其是针对医学数据标准进行标注的方法，具体地涉及一种在输入过程中判断是否进行医学数据标注的控制方法。

背景技术

随着数据时代的到来，各种不同类型的数据被搜集和处理，医学数据作为最为特殊的一种数据，其所包含的变量众多，包括患者数据、医生数据、疾病数据、症状数据、检验数据、诊断数据、治疗数据、药物数据等等。从医学活动本身出发，其最大的区别点在于，医学行为之间存在着清晰的逻辑关系，因此医学数据之间也就存在着清晰的语义关系，同时，医学数据通常是由医生或者患者输入或者生成的，这些数据间的语义关系能够反应医生的决策和对应的治疗方法与疾病发展情况之间的相互关系。

现有针对人工智能领域应用的医学数据，一种是通过深度挖掘HIS系统病历数据生成，通常称之为结构化信息抽取，另一种是另行建模并通过医务工作者重新填写生成，两种方法都可以获得符合机器学习质量要求的基础数据。从商业运营的角度考虑，上述两种基础数据的获得方法，均源自国际上在人工智能领域较为领先的公司，之所以采取该两种方法，其原因在于国外医学数据的稀缺性。而对我国而言，我们具备世界上最大的人口基数和医疗就诊人次，医学数据的基础数量是海量的，但整体质量却参差不齐，在此基础上，如果采用上述两种常用的方法处理医学数据，对于我国国情而言，其成本更加高昂，耗时将会更久。

无论采取何种方法，其收集而来的医学数据都需要经过标注后方可作为机器学习的素材，而医学数据的标注对专业化的要求极高，其必须由医生来完成，这是医学数据标注区别于消费数据、生活数据、语言数据等传统大数据标注之所在。但是，从实际运营角度出发，特别是从我国国情考虑，在医生已经超负荷工作的前提下，组织大批量的医生专门从事医学数据的标注是基本无法实现。

为此，如果发掘一种算法，能够简化医学数据标注的流程，让医生在日常学习、工作中即可自动完成医学数据的标注，这将为全行业带来。

发明内容

本发明技术方案所解决的技术问题为，如何简化医学数据标注的流程，提供医学数据标注的效率。

为了解决上述技术问题，本发明提供一种在输入过程中判断是否进行医学数据标注的控制方法，其中，用户输入医学数据所选择的标签与标准标签数据库一致，包括如下步骤：

a.判断用户输入的字符串是否调用自标准字符串数据库，若所述字符串是调用自标准字符串数据库，则执行步骤b；若所述字符串不是调用自标准字符串数据库，则执行步骤c；

b.所述字符串无需执行标注步骤；

c.将用户输入所选择的标签与所述字符串关联。

优选地，所述步骤c之后，执行如下步骤：

d.基于关联在所述字符串上的所述标签选定标注终端；

e.对所述字符串进行语义分析并发送至所述标注终端；

f.所述标注终端根据步骤e的语义分析结果判断是否对所述字符串进行标注。

优选地，所述步骤d包括如下步骤：

d1.提取所述标签上的特征字符；

d2.基于所述特征字符选定所述标注终端。

优选地，所述步骤d1包括如下步骤：

d11.对所述标签分词处理并识别所述标签上的通用字符，所述通用字符来自于非医学字符库；