[发明专利]医疗数据的自动验证

说明书

本公开的实施例涉及医疗数据的自动验证。本公开的一些实施例提供一种用于医疗数据验证的方法。该方法包括获得在医疗测试中生成的目标医疗数据，以及获得用于验证医疗数据的机器学习模型。机器学习模型表示医疗数据和验证结果之间的关联，该验证结果指示与要对医疗数据执行的预定动作相关的信息。该方法还包括通过将目标医疗数据应用于机器学习模型来确定针对目标医疗数据的目标验证结果，该目标验证结果指示与要对目标医疗数据执行的目标动作相关的信息，目标动作选自预定动作。通过该方案，可以以高准确性、高效率且较少的手动工作来实现自动医疗数据验证。

技术领域

本公开的实施例总体上涉及计算机科学领域，并且具体地涉及用于医疗数据的自动验证的方法、设备和计算机程序产品。

背景技术

在医疗实验室中几乎每天都在执行医疗测试，因此大量医疗测试报告被生成以呈现医疗数据。在将医疗测试报告发布给临床部或患者之前，要启动验证过程来确保报告中呈现的医疗数据是有效的，以避免对患者的错误诊断。然而，即使已经引入了一些自动功能，在当前的验证过程中仍需要大量工作。

当前，基于规则的引擎被用于验证医疗测试报告。基于规则的引擎被配置为通过确定医疗测试报告中的测试结果是否满足预定规则，来验证该报告是否可以被直接传递给临床部或患者。不满足一个或多个预定规则的医疗测试报告将被提供给实验室专家，以他们的医疗经验和知识进行人工审核。

即使在当前基于规则的功能的支持下，医疗数据的验证也必须花费大量人力。除人力资源成本外，验证的准确性和效率可能会取决于实验室技术人员的经验和专业水平而有所不同。因此，期望获得一种用于医疗数据的自动验证的方案，以用较少的手动工作来实现高准确性和高效率。

发明内容

总体上，本公开的示例实施例提供了一种用于医疗数据的自动验证的方案。

在第一方面，提供了一种用于医疗数据验证的方法。该方法包括获得在医疗测试中生成的目标医疗数据，以及获得用于验证医疗数据的机器学习模型。机器学习模型表示医疗数据与验证结果之间的关联，并且该验证结果指示与要对医疗数据执行的预定动作相关的信息。该方法还包括通过将目标医疗数据应用于机器学习模型来确定针对目标医疗数据的目标验证结果，该目标验证结果指示与要对目标医疗数据执行的目标动作相关的信息，目标动作选自预定动作。

在第二方面，提供了一种提供用于验证医疗数据的机器学习模型的方法。该方法包括：获得训练数据，该训练数据包括历史医疗数据和相关联的标注信息。标注信息指示对历史医疗数据执行的预定动作。该方法还包括：基于训练数据来生成用于验证医疗数据的第一机器学习模型，使得第一机器学习模型表示医疗数据与验证结果之间的关联，该验证结果指示与要对医疗数据执行的预定动作相关的信息。

在第三方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括至少一个处理器以及包括计算机可读指令的至少一个存储器，计算机可读指令在由电子设备的至少一个处理器执行时使电子设备执行上述第一方面中的方法的步骤。

在第四方面，提供了一种电子设备。该电子设备包括：至少一个处理器以及包括计算机可读指令的至少一个存储器，计算机可读指令在由电子设备的至少一个处理器执行时使电子设备执行上述第二方面中的方法的步骤。

在第五方面，提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品包括指令，该指令在由装置的处理器执行时使该装置执行上述第一方面中的任何一种方法的步骤。

在第六方面，提供了一种计算机程序产品。该计算机程序产品包括指令，该指令在由装置的处理器执行时使该装置执行上述第二方面中的任何一种方法的步骤。

应当理解，发明内容部分无意标识本公开的实施例的关键或必要特征，也无意用于限制本公开的范围。本公开的其他特征通过以下描述将变得容易理解。

附图说明

当结合以下附图阅读时，可以更好地理解本发明实施例的以下详细描述，其中：