[发明专利]一种基于知识图谱的工伤鉴定规则根源追溯方法及系统

说明书

本发明公开了一种基于知识图谱的工伤鉴定规则根源追溯方法及系统；基于知识图谱和推理引擎技术以及GBT16180‑2014《劳动能力鉴定职工工伤与职业病致残等级》标准，形成劳动能力鉴定标准知识库。对被鉴定人进行全方位建模，生成被鉴定人的数字孪生体模型。利用知识图谱的推理技术进行知识推理，辅助专家推理；同时对孪生建模后的数据实例进行推理，实现计算机辅助鉴定。根据提取到的伤情描述，智能鉴别伤情所属等级及鉴定依据，实现鉴定根源可追溯。

技术领域

本发明属于信息技术领域，尤其涉及一种基于知识图谱的工伤鉴定规则根源追溯方法及系统。

背景技术

区人社局应当自受理工伤认定申请之日起60日内作出工伤认定决定。在工伤认定过程中需要根据量化的劳动能力伤残级别鉴定标准，鉴别伤情所属等级及给出鉴定依据，国家工伤保险法规条目中规定每条不同的伤残级别，都会有不同的判断标准。

针对工伤鉴定结论的出具，以往的处理方式是，专家基于职工工伤劳动能力鉴定标准条例根据医疗诊断结果来人为给予伤情所属级别。现有系统为研发人员拿到标准条例，需要先理解具体业务和规则逻辑，然后将文字版本的规则逻辑转化为代码逻辑，再进行开发，通过规则引擎来完成最后的规则判断及数据筛选。

现有技术的缺点：大部分的规则引擎开发并没有规范化，有其自有的API，这使得其与外部程序交互集成不够灵活。转而使用另外一种产品时往往意味需要重写应用程序逻辑和API调用，代价较大。在整个研发过程中，研发人员需要了解业务，熟悉所有鉴定级别的关系(不同级别存在包含或半包含关系)，业务人员根据鉴定级别说明，将标准转化成规则，并与研发人员充分沟通使其理解。整个过程费时费力且容易出错，又因逻辑都在代码层故纠错成本极高。如果鉴定级别规则发生变更，研发人员需经业务人员提醒修正，且整个修正过程需要研发人员全程参与，期间业务人员与研发人员也需持续沟通，工期长、效率低同时出错概率也高，并不利于鉴定工作的快速开展。同时还有一个缺点是无法定义自己的推理过程。

发明内容

针对现有技术中存在的不足，本发明提供一种基于知识图谱的工伤鉴定规则根源追溯方法及系统。

本发明为了解决执行过程中效率低、进度慢、无法进行根源追溯的问题，提供了一个基于知识图谱和推理引擎技术以及GB T16180-2014《劳动能力鉴定职工工伤与职业病致残等级》标准，形成劳动能力鉴定标准知识库。对被鉴定人进行全方位建模，生成被鉴定人的数字孪生体模型。利用知识图谱的推理技术进行知识推理，辅助专家推理；同时对孪生建模后的数据实例进行推理，实现计算机辅助鉴定。根据提取到的伤情描述，智能鉴别伤情所属等级及鉴定依据，实现鉴定根源可追溯。

本发明可以实现在工伤鉴定过程中通过对伤情描述和诊疗数据的实体识别快速建立孪生体模型，通过知识图谱推理技术推理出伤情等级并提供推理路径作为鉴定依据。业务人员不需要研发人员参与即可自行建立知识图谱和推理规则作为知识库；研发人员不需要知道鉴定标准的业务细节，只需知道孪生体模型的各个维度即可进行建模和推理；当鉴定标准发生变化时，业务人员只需修改对应的知识图谱和推理规则，无需再次编码开发，即可即时完成知识库的更新。

一种基于知识图谱的工伤鉴定规则根源追溯方法，包括步骤如下：

步骤一：基于GBT16180-2014《劳动能力鉴定职工工伤与职业病致残等级》标准，拆解530条残情规则，形成鉴定智能知识库；

步骤二：进行孪生建模，采集诊疗以及工伤认定数据(包含结构化、非结构化、半结构化数据)，建立工伤诊断数据模型，形成孪生数据库；

步骤三：进行推理，利用知识图谱的推理技术，对孪生建模后的数据实例进行推理，实现计算机辅助鉴定和根源追溯。

步骤四：通过数据服务接口提供数据服务，展示给用户。

一种基于知识图谱的工伤鉴定规则根源追溯系统，包括鉴定智能知识库、孪生数据库、推理引擎和数据服务接口。