[发明专利]生成医疗记录问题列表在审
申请号: | 201880033356.1 | 申请日: | 2018-05-30 |
公开(公告)号: | CN110651332A | 公开(公告)日: | 2020-01-03 |
发明(设计)人: | M.德瓦拉科恩达;S.梅萨乌德;邹庆晖 | 申请(专利权)人: | 国际商业机器公司 |
主分类号: | G16H10/60 | 分类号: | G16H10/60;G16H40/67;G16H50/20;G16H50/30;G16H50/50;G06N3/04;G06N5/00;G06N20/00 |
代理公司: | 11105 北京市柳沈律师事务所 | 代理人: | 邸万奎 |
地址: | 美国纽*** | 国省代码: | 美国;US |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 疾病类别 处理器 电子患者记录 疾病 集合 计算机程序产品 使用机器 问题分配 医疗问题 训练集 学习 | ||
1.一种用于生成医疗问题列表的计算机实现的方法,所述方法包括:
由处理器接收多个疾病类别;
由所述处理器定义包括多个顶级疾病类别的疾病类别集合,其中所述疾病类别集合至少部分地基于所述多个疾病类别;
由所述处理器从电子患者记录训练集中提取多个候选训练问题;
由所述处理器将所述候选训练问题中的每个候选训练问题分配给所述多个顶级疾病类别;以及
由所述处理器通过机器学习技术从所述电子患者记录训练集生成针对所述顶级疾病类别中的每个顶级疾病类别的疾病类别模型;以及
由所述处理器通过将电子医疗记录数据应用于针对所述顶级疾病类别中的每个顶级疾病类别的所述疾病类别模型来生成所述医疗问题列表。
2.如权利要求1所述的计算机实现的方法,其中所述方法还包括将电子患者数据集应用于针对所述顶级疾病类别中的每个顶级疾病类别的所述疾病类别模型以生成多个评分的候选医疗问题。
3.如权利要求2所述的计算机实现的方法,其中所述方法还包括至少部分地基于所述评分的候选医疗问题来生成医疗问题列表。
4.如权利要求3所述的计算机实现的方法,其中所述电子患者数据集包括多个候选医疗问题和与每个候选医疗问题相关联的多个属性。
5.如权利要求4所述的计算机实现的方法,其中所述多个属性中的至少一些属性是问题特定属性。
6.如权利要求1所述的计算机实现的方法,其中所述机器学习技术包括使用多个类别中的每个类别中的多个训练属性中的每个训练属性,并且执行针对所述多个类别中的每个类别生成一个预测模型的二进制或多类拆分。
7.如权利要求2所述的计算机实现的方法,其中所述方法还包括过滤所述评分的候选医疗问题,以从候选问题列表中移除具有低于阈值的评分的所有候选医疗问题,其中所述阈值是基于所述医疗记录数据的学习值。
8.一种用于生成医疗问题列表的计算机程序产品,所述计算机程序产品包括:
一种计算机可读存储介质,其可由处理电路读取并且存储由所述处理电路执行方法的程序指令,所述方法包括:
接收多个疾病类别;
定义包括多个顶级疾病类别的疾病类别集合,其中所述疾病类别集合至少部分地基于所述多个疾病类别;
从电子患者记录训练集中提取多个候选训练问题;
将所述候选训练问题中的每个候选训练问题分配到所述多个顶级疾病类别;以及
通过机器学习技术从所述电子电子患者记录训练集中生成所述顶级疾病类别中的每个顶级疾病类别的疾病类别模型。
9.如权利要求8所述的计算机程序产品,其中所述方法还包括将电子患者数据集应用于针对所述顶级疾病类别中的每个顶级疾病类别的所述疾病类别模型以生成多个评分的候选问题。
10.如权利要求9所述的计算机程序产品,其中所述方法还包括至少部分地基于所述评分的候选医疗问题来生成医疗问题列表。
11.如权利要求10所述的计算机程序产品,其中所述电子患者数据集包括多个候选医疗问题和与每个候选医疗问题相关联的多个属性。
12.如权利要求11所述的计算机程序产品,其中至少一些所述属性是问题特定属性。
13.如权利要求8所述的计算机程序产品,其中所述机器学习技术包括将多个训练属性分层为多个类别,并且执行为所述多个类别中的每个类别生成一个预测节点的多类拆分。
14.如权利要求9所述的计算机程序产品,其中所述方法还包括过滤所述评分的候选医疗问题,以从候选问题列表中移除具有低于阈值的评分的所有候选医疗问题。
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