[发明专利]确定病历中是否包括会诊意见的方法、装置、设备和介质

说明书

本发明涉及一种确定病历中是否包括会诊意见的方法、装置、设备和介质，该方法包括：训练实体抽取模型；使用实体抽取模型对会诊记录中的会诊意见字段进行预测得到第一会诊意见实体集；使用实体抽取模型对病程记录中的会诊意见字段进行预测得到第二会诊意见实体集；根据两个实体集的笛卡尔积，得到所有可能的实体对，以及每个实体对的共现概率，基于实体对的共现概率确定病历中是否包括会诊意见。本申请实施例通过采用病历通用的实体抽取模型，抽取会诊意见实体，结合会诊后的治疗方案如病程记录，计算得到实体对的共现概率，确定会诊记录和病程记录是否存在实体共体，从而确定病历中是否包括会诊意见，有助于医师采取正确的方案。

技术领域

本发明涉及医疗技术领域，具体涉及一种确定病历中是否包括会诊意见的方法、装置、设备和介质。

背景技术

目前，一些病情较为复杂的患者，在治疗过程中需要其他科室的医师协助，会诊医师根据患者的病情给出会诊意见，包括用药，诊疗方式或建议手术等，识别电子病历中的意见内容，并提取目标字段。但是只能支持数据库匹配的会诊意见抽取，召回率低，不能确定主治医师是否按照会诊意见调整患者的治疗方案。

发明内容

本发明提供一种确定病历中是否包括会诊意见的方法、装置、设备和介质，能够解决上述不能确定主治医师是否按照会诊意见调整患者的治疗方案的技术问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

确定病历中是否包括会诊意见的方法，包括：

训练实体抽取模型；

使用所述实体抽取模型对会诊记录中的会诊意见字段进行预测得到第一会诊意见实体集；

使用所述实体抽取模型对病程记录中的会诊意见字段进行预测得到第二会诊意见实体集；

根据所述第一会诊意见实体集和所述第二会诊意见实体集的笛卡尔积，得到所述第一会诊意见实体集和所述第二会诊意见实体集的所有可能的实体对，以及每个实体对的共现概率，基于所述实体对的共现概率确定病历中是否包括所述会诊意见。

在一些实施例中，基于所述实体对的共现概率确定病历中是否包括所述会诊意见，包括：

当任意实体对的共现概率大于预设阈值时，确定所述病历中包括所述会诊意见；

当所述任意实体对的共现概率小于等于所述预设阈值时，确定所述病历中不包括所述会诊意见。

在一些实施例中，所述训练实体抽取模型的步骤如下：

构建会诊意见实体词表；

从病历中获取会诊意见文本，专家标注N条作为验证集，N为正整数；

使用所述会诊意见实体词表回标所述会诊意见文本，采用交叉验证的方法修正数据集；

直到所述验证集的指标不再更新，得到所述实体抽取模型。

在一些实施例中，所述方法还包括：筛选病历。

在一些实施例中，所述筛选病历包括：

对病历中的所有文书按照时间排序；

筛选掉时间早于第一份会诊记录的文书。

第二方面，本发明实施例还提供了一种确定病历中是否包括会诊意见的装置，包括：

训练模块：用于训练实体抽取模型；

第一预测模块：用于使用所述实体抽取模型对会诊记录中的会诊意见字段进行预测得到第一会诊意见实体集；

第二预测模块：用于使用所述实体抽取模型对病程记录中的会诊意见字段进行预测得到第二会诊意见实体集；