[发明专利]一种电子病历自动生成方法及装置

权利要求书

1.一种电子病历自动生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取病情数据，其中所述病情数据包括病情描述数据和/或病情诊断数据；

提取所述病情数据中每个分析单元的病历条目识别特征；

根据所述病历条目识别特征及预先构建的病历条目识别模型，确定每个分析单元所属的病历条目；

根据每个分析单元所属的病历条目将每个分析单元分别填写到对应的病历条目中，以生成电子病历。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取病情数据，包括：

获取医生与患者的对话内容；

将所述对话内容作为病情描述数据；

获取医生的描述内容；

将所述描述内容作为病情诊断数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，当所述对话内容或描述内容为语音时，获取医生与患者的对话内容或医生的描述内容之后，所述方法还包括：

将所述语音转换为文本。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述病历条目识别特征包括医疗特征，以及以下特征中的一种或多种：字特征、词特征、词性特征、拼音特征；

其中，所述医疗特征为根据当前分析单元中出现的医学术语的频度而生成的向量，所述医学术语包括以下一种或多种：药名、器械名、医学检查名词、部位名。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当所述病情数据为语音时，所述病历条目识别特征还包括语音特征；

所述语音特征为根据当前分析单元所对应的语音片段的描述特征生成的向量，其中所述语音片段的描述特征包括以下一种或多种：语速、能量置信度、音频质量、所处的场景。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述病历条目识别模型的拓扑结构包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层；

其中，所述输入层的输入为每条分析单元的病历条目识别特征；所述卷积层用于根据病历条目识别特征中各特征的维数对各特征使用相应数量的卷积滤波窗口进行卷积滤波；所述输出层的输出为当前分析单元的病历条目分类结果，或者是当前分析单元属于各病历条目的概率。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，生成电子病历之后，所述方法还包括：

接收外部输入的修改信息；

根据所述修改信息修改所述电子病历。

8.一种电子病历自动生成装置，其特征在于，所述装置包括：

数据获取模块，用于获取病情数据，其中所述病情数据包括病情描述数据和/或病情诊断数据；

特征提取模块，用于提取所述病情数据中每个分析单元的病历条目识别特征；

条目确定模块，用于根据所述病历条目识别特征及预先构建的病历条目识别模型，确定每个分析单元所属的病历条目；

条目填写模块，用于根据每个分析单元所属的病历条目将每个分析单元分别填写到对应的病历条目中，以生成电子病历。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述数据获取模块在获取病情数据时，用于：

获取医生与患者的对话内容；

将所述对话内容作为病情描述数据；

获取医生的描述内容；

将所述描述内容作为病情诊断数据。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，当所述对话内容或描述内容为语音时，获取医生与患者的对话内容或医生的描述内容之后，所述数据获取模块还用于：

将所述语音转换为文本。

11.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述病历条目识别特征包括医疗特征，以及以下特征中的一种或多种：字特征、词特征、词性特征、拼音特征；

其中，所述医疗特征为根据当前分析单元中出现的医学术语的频度而生成的向量，所述医学术语包括以下一种或多种：药名、器械名、医学检查名词、部位名。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，当所述病情数据为语音时，所述病历条目识别特征还包括语音特征；

所述语音特征为根据当前分析单元所对应的语音片段的描述特征生成的向量，其中所述语音片段的描述特征包括以下一种或多种：语速、能量置信度、音频质量、所处的场景。