[发明专利]一种电子病历的处理方法及装置

权利要求书

1.一种电子病历的处理方法，其特征在于，包括：

调用电子病历分类模型，确定电子病历的类型；

根据电子病历的类型，对电子病历的章节进行拆分，得到电子病历的章节信息；

分别调用与章节信息类型相对应的信息抽取模型对每个章节信息进行信息抽取；

将每个章节信息的抽取结果进行整合，得到电子病历的结构化数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述调用电子病历分类模型，确定电子病历的类型，包括：

对电子病历进行预处理，将电子病历转化为预设格式的电子病历；

提取预设格式的电子病历的文本主题特征；

将提取到的文本主题特征输入到病历分类模型中进行处理，得到电子病历的类型，所述病历分类模型为预先利用病历分类训练样本对预设分类器进行后训练得到的。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据电子病历的类型，对电子病历的章节进行拆分，得到电子病历的章节信息，包括：

删除电子病历中的非必要信息，得到待拆分电子病历；

采用与所述电子病历的类型相对应的章节拆分规则，对所述待拆分电子病历进行章节拆分，得到电子病历的章节信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据电子病历的类型，对电子病历的章节进行拆分，得到电子病历的章节信息，包括：

在采用与所述电子病历的类型相对应的章节拆分规则无法得到章节信息的情况下，调用与所述电子病历的类型相对应的章节分割模型，对所述待拆分电子病历进行章节拆分，得到电子病历的章节信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述调用与所述电子病历的类型相对应的章节分割模型，对所述待拆分电子病历进行章节拆分，得到电子病历的章节信息，包括：

将所述待拆分电子病历输入与所述电子病历的类型相对应的章节分割模型，将所述待拆分电子病历进行切分，得到多个句子；

分别对每个句子进行文本分类，得到每个句子的索引和预测章节标签；

依据每个句子的索引的顺序，将预测章节标签相同的句子进行合并，得到与预测章节标签相对应的章节信息。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别调用与章节信息类型相对应的信息抽取模型对每个章节信息进行信息抽取，包括：

分别对每个章节信息进行错别字校验；

分别调用与章节信息类型相对应的信息抽取模型，识别错别字校验后的章节信息中的实体，并建立实体之间的关系。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述分别调用与章节信息类型相对应的信息抽取模型对每个章节信息进行信息抽取，包括：

在调用与章节信息类型相对应的信息抽取模型无法对章节信息进行抽取的情况下，利用预设规则抽取方式抽取规则性实体。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在所述分别调用与章节信息类型相对应的信息抽取模型对每个章节信息进行信息抽取之后，所述方法还包括：

对抽取到的章节信息进行语义逻辑检测，并将检测到的错误信息进行标注。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述对抽取到的章节信息进行语义逻辑检测，并将检测到的错误信息进行标注，包括：

对抽取到的章节信息中同一类实体中同一实例的前后文抽取结果进行一致性性检测，并将检测到的错误信息进行标注；

对抽取到的章节信息中每类实体中的每个实例的取值进行合法性检测，并将检测到的错误信息进行标注。

10.一种电子病历的处理装置，其特征在于，包括：

病历分类单元，用于调用电子病历分类模型，确定电子病历的类型；

章节拆分单元，用于根据电子病历的类型，对电子病历的章节进行拆分，得到电子病历的章节信息；

信息抽取单元，用于分别调用与章节信息类型相对应的信息抽取模型对每个章节信息进行信息抽取；

信息整合单元，用于将每个章节信息的抽取结果进行整合，得到电子病历的结构化数据。