[发明专利]基于电子病历完善临床指南的方法、装置及存储介质在审
申请号: | 201910532121.3 | 申请日: | 2019-06-19 |
公开(公告)号: | CN110379475A | 公开(公告)日: | 2019-10-25 |
发明(设计)人: | 蒋雪涵;谢国彤;孙行智;赵惟;胡岗;徐卓扬 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G16H10/60 | 分类号: | G16H10/60;G16H20/00;G16H50/20;G06K9/62;G16H50/70 |
代理公司: | 北京鸿元知识产权代理有限公司 11327 | 代理人: | 李玉琦;张超艳 |
地址: | 518033 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 电子病历 临床指南 结构化处理 存储介质 推荐条件 文本 人工智能技术 个体化医疗 结果生成 模型获取 数据对应 数据训练 医学知识 可信度 概率 构建 挖掘 | ||
1.一种基于电子病历完善临床指南的方法,应用于电子装置,其特征在于,包括:
对电子病历进行结构化处理;
构建推荐模型并利用经过结构化处理的电子病历数据训练所述推荐模型;
通过训练得到的推荐模型获取与所述电子病历数据对应的各个推荐结果的推荐概率;
选择最大推荐概率对应的推荐结果作为最终推荐结果,并获取与所述最终推荐结果所对应的推荐条件;
根据所述推荐条件和最终推荐结果生成对应的文本;
根据生成的文本完善临床指南。
2.根据权利要求1所述的基于电子病历完善临床指南的方法,其特征在于,构建推荐模型的步骤包括:根据医学知识库和电子病历数据对电子病历进行分组;根据分组结果构建推荐模型。
3.根据权利要求1所述的基于电子病历完善临床指南的方法,其特征在于,构建推荐模型的步骤之前,还包括:
根据临床指南筛选电子病历信息;
根据筛选得到的电子病历信息构成电子病历数据,用于输入推荐模型。
4.根据权利要求1所述的基于电子病历完善临床指南的方法,其特征在于,根据所述推荐条件和最终推荐结果生成对应的文本的步骤之前,还包括:
判断所述推荐条件和最终推荐结果是否满足预设标准,若满足,则进行下一步,若不满足,则剔除所述推荐条件和最终推荐结果,其中,所述预设标准包括所述推荐条件所覆盖的人群占比超过第一设定阈值和所述最终推荐结果对应的治愈率超过第二设定阈值中的一种或两种。
5.根据权利要求1所述的基于电子病历完善临床指南的方法,其特征在于,根据所述推荐条件和最终推荐结果生成对应的文本,包括:
将所述推荐条件和最终推荐结果进行标准化处理,所述标准化处理包括生成对应的推荐条件、判断符和推荐内容;
根据标准化处理结果生成对应的文本。
6.根据权利要求1所述的基于电子病历完善临床指南的方法,其特征在于,根据生成的文本完善临床指南的步骤之前,还包括:
根据医学知识库验证生成的文本是否符合医学知识,若符合,则进行下一步,若不符合,则剔除生成的文本。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的基于电子病历完善临床指南的方法,其特征在于,根据生成的文本完善临床指南,包括:
选取临床指南中的推荐文本;
对所述推荐文本进行结构化处理;
根据经过结构化处理的推荐文本,将经过结构化处理的电子病历数据划分为临床指南覆盖数据和临床指南不覆盖数据;
根据所述临床指南覆盖数据获取的推荐条件生成的文本对所述临床指南进行修正,将所述临床指南不覆盖数据获取的推荐条件生成的文本添加至所述临床指南中。
8.一种电子装置,其特征在于,该电子装置包括:处理器;存储器,所述存储器中包括基于电子病历完善临床指南的程序,所述基于电子病历完善临床指南的程序被所述处理器执行时实现如下所述的基于电子病历完善临床指南的方法的步骤:
对电子病历进行结构化处理;
构建推荐模型并利用经过结构化处理的电子病历数据训练所述推荐模型;
通过训练得到的推荐模型获取与所述电子病历数据对应的各个推荐结果的推荐概率;
选择最大推荐概率对应的推荐结果作为最终推荐结果,并获取与所述最终推荐结果所对应的推荐条件;
根据所述推荐条件和最终推荐结果生成对应的文本;
根据生成的文本完善临床指南。
9.根据权利要求8所述的电子装置,其特征在于,所述基于电子病历完善临床指南的程序被所述处理器执行时,还实现如下的基于电子病历完善临床指南的方法的步骤:根据生成的文本完善临床指南的步骤之前,根据医学知识库验证生成的文本是否符合医学知识,若符合,则进行下一步,若不符合,则剔除生成的文本。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质中包括基于电子病历完善临床指南的程序,所述基于电子病历完善临床指南的程序被处理器执行时,实现如权利要求1至7中任一项所述的基于电子病历完善临床指南的方法的步骤。
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