[发明专利]医学数据的对码方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能领域，公开了医学数据的对码方法、装置、设备及存储介质，应用于智慧医疗领域，用于缩短数据对码的时长，提高对码效率。本发明方法包括：获取原始数据，其中，原始数据为需要对码的原始医疗语句；对原始数据进行预处理，得到初始医疗语句；调用预置的置信度模型对初始医疗语句进行匹配，得到目标匹配结果；若目标匹配结果中包括目标医疗匹配语句，则将目标医疗匹配语句确定为初始医疗语句对应的正确对码语句并进行标记，其中，正确对码语句为不需要校验的医疗语句；若目标匹配结果中不包括目标医疗匹配语句，则调用预置的相似度模型对初始医疗语句进行匹配，得到多个候选对码语句，其中，候选对码语句为需要校验的医疗语句。

技术领域

本发明涉及关键字匹配领域，尤其涉及一种医学数据的对码方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

现阶段，各医院系统数据仍未标准化，医保局在对诊疗、疾病、开药等医疗数据进行分析时，如果不对这些术语化的数据进行标准化，则很难有效地利用这些数据进行大数据分析及其他相关的应用。

目前，市场上虽有一些医学数据治理的产品，但是这些产品对码后的结果，没有明确标识出哪些数据结果是100％准确的，哪些可能正确但仍需人工去核验。导致对医学数据进行对码后，得到的数据仍然需要核验。

发明内容

本发明提供了一种医学数据的对码方法、装置、设备及存储介质，用于缩短数据对码的时长，并提高对码效率。

本发明实施例的第一方面提供一种医学数据的对码方法，包括：获取原始数据，其中，所述原始数据为需要对码的原始医疗语句；对所述原始数据进行预处理，得到初始医疗语句；调用预置的置信度模型对所述初始医疗语句进行匹配，得到目标匹配结果；若所述目标匹配结果中包括目标医疗匹配语句，则将所述目标医疗匹配语句确定为所述初始医疗语句对应的正确对码语句并进行标记，其中，所述正确对码语句为不需要校验的医疗语句；若所述目标匹配结果中不包括所述目标医疗匹配语句，则调用预置的相似度模型对所述初始医疗语句进行匹配，得到多个候选对码语句，其中，所述候选对码语句为需要校验的医疗语句。

可选的，在本发明实施例第一方面的第一种实现方式中，所述调用预置的置信度模型对所述初始医疗语句进行匹配，得到目标匹配结果，包括：通过预置的置信度模型中的Lucene索引库对所述初始医疗语句中的多个目标词语进行第一次匹配，得到第一匹配结果；若所述第一匹配结果为空，则调用预置规则引擎对所述多个目标词语进行第二次匹配，得到第二匹配结果；若所述第二匹配结果为空，则根据召回数据对所述初始医疗语句进行评分，并根据评分结果确定目标匹配结果。

可选的，在本发明实施例第一方面的第二种实现方式中，所述若所述第二匹配结果为空，则根据召回数据对所述初始医疗语句进行评分，并根据评分结果确定目标匹配结果，包括：若所述第二匹配结果为空，则在所述Lucene索引库中进行数据召回，得到多个召回语句；调用预置公式对所述多个召回语句和所述初始医疗语句依次进行评分并按照分值大小进行降序排列，得到分值序列；计算所述分值序列中位于前两位的第一分值与第二分值的比值；若所述比值大于阈值，则将所述第一分值对应的语句确定为目标匹配结果。

可选的，在本发明实施例第一方面的第三种实现方式中，所述若所述目标匹配结果中不包括所述目标医疗匹配语句，则调用预置的相似度模型对所述初始医疗语句进行匹配，得到多个候选对码语句，其中，所述候选对码语句为需要校验的医疗语句，包括：若所述目标匹配结果中不包括所述目标医疗匹配语句，则调用预置的相似度模型；通过所述预置的相似度模型计算Lucene索引库中每个语句与所述初始医疗语句的相似度，得到多个相似度值及对应的多个候选语句；将所述多个相似度值进行降序排列，得到相似度序列；在所述相似度序列中选择排序前列的N个相似度，并将所述N个相似度对应的N个需要校验的医疗语句确定为候选对码语句，得到多个候选对码语句，其中，N为正整数。