[发明专利]病种分类模型训练方法、装置、存储介质及电子装置

说明书

本发明公开了一种病种分类模型训练方法、装置、存储介质及电子装置。其中，该病种分类模型训练方法包括：获取患病样本用户的就诊信息，其中，就诊信息包括不同医疗人员对样本用户的诊断信息；通过自然语音处理技术从就诊信息提取第一特征，并训练预设病种分类模型，得到用于病种分类的目标病种分类模型，其中，目标病种分类模型中包括病种分类的规则，即通过训练好的病种分类模型可以快速、准确的将患者所患病种进行归类，解决了现有技术中，对患者病种分类效率低的技术问题。

技术领域

本发明涉及病例信息处理相关领域，具体而言，涉及一种病种分类模型训练方法、装置、存储介质及电子装置。

背景技术

国家卫健委为提高医疗质量管理的精细化、科学化程度，制定了需监测的51个病种，各家医院需要将符合这些病种特征的患者上报至国家平台。

上报人员需要完全熟悉患者归类51种病种的规则及患者所有的病历信息然后加以判断归属病种，需确保患者病种归属正确。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种病种分类模型训练方法、装置、存储介质及电子装置，以至少解决现有技术中，对患者病种分类效率低的问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种病种分类模型训练方法，包括：获取患病样本用户的就诊信息，其中，所述就诊信息包括不同医疗人员对所述样本用户的诊断信息；通过所述自然语音处理技术从所述就诊信息提取第一特征，并训练预设病种分类模型，得到用于病种分类的目标病种分类模型，其中，所述目标病种分类模型中包括病种分类的规则。

可选的，所述获取患病样本用户的就诊息之前，所述方法还包括：按照所述患病用户的就诊信息搭建知识图谱，其中，所述就诊信息包括以下之一：治疗方案、治疗前症状、治疗后症状。

可选的，所述通过所述自然语音处理技术从所述就诊信息提取第一特征，训练预设病种分类模型，包括：通过所述自然语音处理技术根据所述诊断信息从所述知识图谱中获取第二特征；根据所述第一特征和所述第二特征训练所述预设病种分类模型。

可选的，所述获取患病样本用户的就诊信息，包括：从不同医院的电子病例系统获取所述患者样本用户的初始就诊信息；对所述初始就诊信息进行清洗处理，获取所述就诊信息。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种病种分类方法，包括：获取患者的就诊信息，其中，所述就诊信息包括不同医疗人员对所述患者的诊断信息；将所述就诊信息输入病种分类模型中，得到所述患者所患病种类别，其中，所述病种分类模型包括上述病种分类模型训练方法确定的模型。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种病种分类模型训练装置，包括：获取单元，用于获取患病样本用户的就诊信息，其中，所述就诊信息包括不同医疗人员对所述样本用户的诊断信息；训练单元，用于通过所述自然语音处理技术从所述就诊信息提取第一特征，并训练预设病种分类模型，得到用于病种分类的目标病种分类模型，其中，所述目标病种分类模型中包括病种分类的规则。

可选的，所述装置还包括：搭建单元，用于所述获取患病样本用户的就诊息之前，按照所述患病用户的就诊信息搭建知识图谱，其中，所述就诊信息包括以下之一：治疗方案、治疗前症状、治疗后症状。

可选的，所述训练单元，包括：第一获取模块，用于通过所述自然语音处理技术根据所述诊断信息从所述知识图谱中获取第二特征；训练模块，用于根据所述第一特征和所述第二特征训练所述预设病种分类模型。

可选的，所述获取单元，包括：第二获取模块，用于从不同医院的电子病例系统获取所述患者样本用户的初始就诊信息；第三获取模块，用于对所述初始就诊信息进行清洗处理，获取所述就诊信息。