[发明专利]获取电子病历的结构化信息的方法及装置有效
申请号: | 201910114337.8 | 申请日: | 2019-02-14 |
公开(公告)号: | CN111563399B | 公开(公告)日: | 2023-04-28 |
发明(设计)人: | 仇伟;陈漠沙;李林琳;司罗 | 申请(专利权)人: | 阿里巴巴集团控股有限公司 |
主分类号: | G06V30/414 | 分类号: | G06V30/414;G06V30/19;G06V10/82;G06F16/31;G16H10/60 |
代理公司: | 北京君以信知识产权代理有限公司 11789 | 代理人: | 谭镇 |
地址: | 英属开曼群岛大开*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 获取 电子 病历 结构 信息 方法 装置 | ||
1.一种获取电子病历的结构化信息的方法,其特征在于,所述方法包括:
生成目标电子病历对应的目标展示病历;展示病历具有视觉特征上的结构化信息;
基于视觉特征将所述目标展示病历中的文本划分为多个目标文本块;
在所述目标电子病历中,确定所包含的文本与每一个目标文本块包含的文本分别相对应的目标文本字段;
至少基于所述目标电子病历、所述目标文本字段以及结构化模型获取所述目标电子病历的结构化信息;
所述方法还包括:
获取至少一个未结构化的训练电子病历和所述训练电子病历中的标注结构化字段;
生成所述训练电子病历对应的训练展示病历;
基于视觉特征将所述训练展示病历中的文本划分为多个训练文本块;
在所述训练电子病历中,确定所包含的文本与每一个训练文本块包含的文本分别相对应的训练文本字段;
使用所述训练电子病历、所述训练电子病历中的标注结构化字段以及所述训练文本字段对神经网络模型进行训练,直至所述神经网络模型中的权重均收敛,得到所述结构化模型。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述结构化模型是基于具备标注结构化字段的训练电子病历、位于所述训练电子病历对应的训练展示病历中的、基于视觉特征而得到的训练文本块以及神经网络模型训练得到的。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述目标电子病历、所述目标文本字段以及结构化模型获取所述目标电子病历的结构化信息,包括:
对于确定出的每一个目标文本字段,在所述目标电子病历中标注所述目标文本字段中的文本;
将标注后的每一个目标文本字段分别输入所述结构化模型中,得到所述结构化模型输出的所述电子病历的结构化信息。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述生成目标电子病历对应的目标展示病历,包括:
基于虚拟打印技术,将所述目标电子病历打印成便携式文档格式PDF文档;
将所述PDF文档作为所述目标展示病历。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于视觉特征将所述目标展示病历中的文本划分为多个目标文本块,包括:
基于图像识别技术识别所述目标展示病历中的文本;
基于视觉特征将识别出的文本划分为多个目标文本块。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于视觉特征将识别出的文本划分为多个目标文本块,包括:
基于所述目标展示病历中的各个文本之间的距离将识别出的文本划分为多个目标文本块;和/或,
基于所述目标展示病历中的各个文本所在的行和/或列将识别出的文本划分为多个目标文本块;和/或,
基于所述目标展示病历中的各个文本所在的自然段将识别出的文本划分为多个目标文本块;和/或,
基于所述目标展示病历中的各个文本所在的表格将识别出的文本划分为多个目标文本块。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
将所述目标电子病历的病历标识与所述结构化信息组成对应表项,并存储在电子病历的病历标识与电子病历的结构化信息之间的对应关系中。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在所述对应关系中查找是否存在与所述目标电子病历的病历标识相对应的结构化信息;
如果所述对应关系中存在与病历标识相对应的结构化信息,则使用获取的结构化信息替换所述对应关系中的与所述病历标识相对应的结构化信息;
如果所述对应关系中不存在与病历标识相对应的结构化信息,则执行所述将所述目标电子病历的病历标识与所述结构化信息组成对应表项,并存储在电子病历的病历标识与电子病历的结构化信息之间的对应关系中的步骤。
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