[发明专利]一种电子病历生成方法和电子病历系统有效

专利信息
申请号: 201410855689.6 申请日: 2014-12-31
公开(公告)号: CN104485105B 公开(公告)日: 2018-04-13
发明(设计)人: 宋弘扬;朱云;陈龙;王岚 申请(专利权)人: 中国科学院深圳先进技术研究院
主分类号: G10L15/26 分类号: G10L15/26;G10L15/30
代理公司: 深圳中一专利商标事务所44237 代理人: 张全文
地址: 518000 广东省深圳*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 电子 病历 生成 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及电子病历技术领域,具体涉及一种电子病历生成方法和电子病历系统。

背景技术

随着医疗电子信息化的普及,电子病历已经成为各大医院记录医疗信息的必备方式。

现有的电子病历生成方案要求医生启动电脑中已安装的电子病历程序,之后在电子病历程序提供的电子病历模板中手动输入病历内容,并存储为病人的电子病历。研究调查,目前有百分之五十以上的住院医生每天用于写电子病历的时间平均达四小时以上,这其中还有相当一部份写电子病历的时间超过七小时,这给医生带来沉重负担,同时影响看病的效果。

发明内容

本发明提供一种电子病历生成方法和电子病历系统,用于提高电子病历的生成效率。

本发明第一方面提供一种电子病历生成方法,包括:

终端在接收到指示创建电子病历的指令时采集录入的语音;

所述终端提取本次录入的语音的声音特征,生成声音特征文件;

所述终端将所述声音特征文件发送给服务器;

所述服务器接收来自所述终端的声音特征文件;

所述服务器对所述声音特征文件进行语音识别,得到语音识别结果;

所述服务器将得到的所述语音识别结果存储为电子病历文件,以便所述终端通过所述服务器查看所述电子病历文件;

其中,所述服务器对所述声音特征文件进行语音识别包括:

所述服务器使用声学模型对所述声音特征文件进行处理,得到第一处理文件,其中,所述声学模型基于医学类词典、历史医学病历文本以及医学类的英文名词构建;

所述服务器使用N-gram语音模型对所述第一处理文件进行处理,得到第二处理文件;

所述服务器使用神经网络语言模型对所述第二处理文件进行处理,得到所述语音识别结果。

本发明另一方面提供一种电子病历系统,包括:

终端和服务器;

所述终端用于:在接收到指示创建电子病历的指令时采集录入的语音;提取本次录入的语音的声音特征,生成声音特征文件;将所述声音特征文件发送给所述服务器;

所述服务器用于:接收来自所述终端的声音特征文件;对所述声音特征文件进行语音识别,得到语音识别结果;将所述语音识别结果存储为电子病历文件,以便所述终端通过所述服务器查看所述电子病历文件;;

其中,所述服务器具体通过如下方式对所述声音特征文件进行语音识别:

使用声学模型对所述声音特征文件进行处理,得到第一处理文件,其中,所述声学模型基于医学类词典、历史医学病历文本以及医学类的英文名词构建;

使用N-gram语音模型对所述第一处理文件进行处理,得到第二处理文件;

使用神经网络语言模型对所述第二处理文件进行处理,得到所述语音识别结果。

由上可见,本发明中的终端负责采集录入的语音并生成声音特征文件后发送给服务器,服务器负责对终端发送的声音特征文件进行语音识别,并将语音识别结果存储为电子病历文件,通过本发明方案,医生只需要通过终端口述需要录入的电子病历内容,服务器便能够生成相应文本格式的电子病历文件,解决现有技术中医生需要通过手动方式输入病历内容的弊端,有效提高了电子病历的生成效率,进一步,语音识别过程中使用的声学模型基于医学类词典、历史医学病历文本以及医学类的英文名词构建,保证了声学模型在医学类场景中应用的准确性,并且,在语音识别过程中,采用N-gram语言模型和神经网络语言模型结合的方法,进一步提高了语音识别结果的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明提供的电子病历生成方法一个实施例流程示意图;

图2-a为本发明提供的一种场景下的电子病历系统的整体流程示意图;

图2-b为本发明提供的一种场景下通过网页端查看病人的电子病历文件时的界面示意图;

图2-c为本发明提供的一种场景下服务器内部的流程以及与客户端交互方式;

图3为本发明提供的电子病历系统一个实施例结构示意图。

具体实施方式

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