[发明专利]识别医疗数据中的错误

说明书

背景技术

本公开一般涉及自然语言处理领域，并且更具体地涉及使用自然语言处理和图像分析来识别医学数据中的错误。

当医生诊断患有诸如骨折之类的医疗状况的患者时，医生经常写出详细描述病况的状态和关键信息(例如其严重程度)的医疗报告。例如，放射科医师可能会从他对X射线图像的分析中注意到骨折的大小和类型。这些医疗报告随后可以连同为患者提供的任何医疗图像一起发送给需要报告的第三方以进一步对患者进行护理。例如，医疗报告和X射线图像可以被发送给将要对患者进行治疗的另一位医生，诸如外科医生。医疗报告和图像也可能被发送到保险公司，要求批准索赔或程序。

发明内容

本发明的实施例公开了用于识别医疗数据中的错误的方法、计算机程序产品和系统。计算机处理器可以接收包括报告和图像的医疗数据。计算机处理器可以使用自然语言处理来分析报告以识别条件和对应的标准。计算机处理器也可以使用图像处理模型来分析图像以生成图像分析。计算机处理器可以通过将图像分析与标准进行比较来确定报告是否存在潜在的问题。

以上概述并不旨在描述本公开的每个实施例或每个实现。

附图说明

包括在本公开内容中的附图被并入说明书中，并且形成说明书的一部分。它们示出了本公开的实施例，并且与说明书一起用于解释本公开的原理。附图仅是对典型实施例的说明，并不限制本公开。

图1示出了其中可以实现本公开的说明性实施例的示例计算环境的框图。

图2示出根据本公开的实施例的被配置为分析医疗报告以识别条件和标准的示例自然语言处理系统的框图。

图3示出了根据本公开的实施例的用于识别医疗数据中的错误的系统的示例高级逻辑体系结构的框图。

图4图示了根据本公开的实施例的使用自然语言处理和图像分析来识别医学数据中的错误的方法。

尽管在此描述的实施例可以进行各种修改和替代形式，但是其细节已经通过示例在附图中示出并且将被详细描述。然而，应该理解的是，所描述的具体实施例不应被理解为限制性的。相反，意图是覆盖落入本发明的精神和范围内的所有修改，等同物和替代方案。

具体实施方式

本公开的方面总体上涉及自然语言处理领域，并且具体地涉及使用自然语言处理和图像分析来识别医学数据中的错误。虽然本公开不一定限于这样的应用，但是可以通过使用该上下文讨论各种示例来理解本公开的各个方面。

当医生诊断具有诸如骨折的医疗状况(以下称为状况)的患者时，医生经常写出详细描述病情的状态和关键信息(例如其严重程度)的医疗报告。例如，放射科医师可以从其对X射线图像的分析中注意到骨折的大小和类型(例如，开放、闭合、横向、螺旋、骨裂等)。然后这些医疗报告可以连同为患者提供的任何相应的医疗图像一起发送给需要报告以促进患者护理的第三方。例如，医疗报告和X射线图像可以被发送给将要对患者进行治疗的另一位医生，诸如整形外科医生。医疗报告和图像也可能被发送到保险公司，要求批准索赔或程序。

接收医疗报告的第三方(或发送报告的个人)经常使用光学字符识别(OCR)，或者诸如光学字词识别、智能字符识别(ICR)或智能字词识别(IWR)的相关过程将医疗报告转换为机器编码的文本。这样做可以更容易地归档报告、将报告的内容输入到表格中(尤其是通过计算机完成的)，并使计算机可以搜索报告。

当将图像转换成机器编码文本时，OCR和相关技术容易出错，特别是在转换手写文本时。例如，OCR进程可能会将“7”读为“1”(反之亦然)。OCR也倾向于放弃字符，因此10cm的骨折可能被报告为1cm的骨折。这些错误往往会导致对病人的治疗不必要的延误。例如，相信患者发生1cm的骨裂骨折(而不是患者实际发生的实际10cm骨裂骨折)的保险公司可能会拒绝所要求的手术程序，因为该程序仅适用于5cm或更长的骨裂骨折。医疗报告中可能影响患者治疗的错误的其他原因包括文书错误，例如复制或转录医疗报告时引入的错误。