[发明专利]一种混合增强的体检报告自动生成方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种混合增强的体检报告自动生成方法，其特征在于，包括：

获取不同科室对体检人员的描述数据；

通过训练好的疾病识别模型对所述描述数据进行疾病识别，得到疾病自动识别结果，所述疾病识别模型用于对所述描述数据进行分类，得到所述描述数据所属类别对应的疾病名称；所述疾病自动识别结果包括：所述描述数据以及所述描述数据所属类别对应的疾病名称；

获取医生对所述疾病自动识别结果的审核结果；

如果审核结果为通过，则基于所述疾病自动识别结果生成体检报告；

如果审核结果为不通过，则获取医生诊断结果，并基于所述医生诊断结果生成体验报告。

2.根据权利要求1所述的混合增强的体检报告自动生成方法，其特征在于，在所述获取医生诊断结果并填入体检报告时，还包括：

获取所述医生诊断结果中的疾病名称；

判断所述疾病名称是否属于常见疾病名称数据库，若是则将所述描述数据和疾病名称保存至误判数据库；

否则将所述描述数据和疾病名称保存至非常见疾病数据库。

3.根据权利要求2所述的混合增强的体检报告自动生成方法，其特征在于，当所述误判数据库中数据量达到阈值后，将所述误判数据库中的误判数据加入训练数据集中，重新训练所述疾病识别模型。

4.根据权利要求2所述的混合增强的体检报告自动生成方法，其特征在于，当所述非常见疾病数据库中对某一疾病名称的描述数据量达到阈值后，将该非常见疾病数据作加入训练数据集中，重新训练所述疾病识别模型，并更新所述常见疾病数据库。

5.根据权利要求1所述的混合增强的体检报告自动生成方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取体检人员信息，所述体检人员信息包括饮食习惯以及生活方式信息；

根据所述疾病自动识别结果或者医生诊断结果，自动生成与所述饮食习惯以及生活方式信息对应的体检建议，并填入体检报告中。

6.根据权利要求1所述的混合增强的体检报告自动生成方法，其特征在于，所述疾病识别模型包括文本分类模型和数值分类模型，通过疾病识别模型对所述描述数据进行疾病识别，得到疾病自动识别结果，包括：

对所述描述数据进行分类，所述描述数据包括文本描述数据和数值描述数据；

利用文本分类模型对所述文本描述数据进行分类识别，获取文本型疾病识别结果；

利用数值分类模型对所述数值描述数据进行分类识别，获取数值型疾病识别结果；

将所述文本型疾病识别结果和数值型疾病识别结果作为疾病自动识别结果。

7.根据权利要求6所述的混合增强的体检报告自动生成方法，其特征在于，对所述文本描述数据进行分类识别，包括：

对所述文本描述数据进行预处理，使所述文本描述数据符合文本分类模型的输入要求；

将预处理后的文本描述数据输入到所述文本分类模型中进行分类，所述文本分类模型用于对所述文本描述数据进行分类，得到所述文本描述数据所属类别对应的疾病名称；

获取所述文本分类模型各分类标签的置信度，通过置信度与阈值的比较结果获取所述文本型疾病识别结果。

8.根据权利要求6所述的混合增强的体检报告自动生成方法，其特征在于，所述对所述数值描述数据进行分类识别，包括：

对所述数值描述数据进行预处理，使所述数值描述数据符合数值分类模型的输入要求；

将预处理后的数值描述数据输入到所述数值分类模型中进行分类，所述数值分类模型用于对所述数值描述数据进行分类，得到所述数值描述数据所属类别对应的疾病名称；

获取所述数值分类模型各分类标签的置信度，通过置信度与阈值的比较结果获取所述数值型疾病识别结果。