[发明专利]基于病历的辅助决策方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本发明实施例提供一种基于病历的辅助决策方法、装置、电子设备和存储介质，其中方法包括：确定病历文本，以及病历文本的关键信息和/或潜在信息；将病历文本，以及病历文本的关键信息和/或潜在信息输入至语义提取模型，得到语义提取模型输出的病历语义表示；基于病历语义表示进行辅助决策；其中，语义提取模型是基于样本病历语义表示和匹配病历语义表示的相似度训练得到的；样本病历语义表示和匹配病历语义表示是语义提取模型基于样本病历文本、匹配病历文本、样本病历文本的样本关键信息和/或样本潜在信息，以及匹配关键信息和/或匹配潜在信息确定的。本发明实施例提供的方法、装置、电子设备和存储介质，提高了辅助决策的准确性和可靠性。

技术领域

本发明涉及智能医疗技术领域，尤其涉及一种基于病历的辅助决策方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的快速发展，基于病历的人工智能辅助决策方法应运而生，通过挖掘病历中的有用信息，为医生推荐相似病历，或者提供可能的诊断结果以辅助医生进行诊断，为患者提供参考。

当前，基于病历的辅助决策方法，大多是根据输入的病历文本学习病历字面上的文本信息，进而进行辅助决策。而实际上，病历的构成十分复杂，单凭字面上的文本信息并不能够满足深层次、细粒度的信息挖掘需求，由此得到的辅助决策结果并不可靠。

发明内容

本发明实施例提供一种基于病历的辅助决策方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有的基于病历的辅助决策方法无法进行深层次、细粒度的信息挖掘，导致辅助决策结果可靠性低的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种基于病历的辅助决策方法，包括：

确定病历文本，以及所述病历文本的关键信息和/或潜在信息；

将所述病历文本，以及所述病历文本的关键信息和/或潜在信息输入至语义提取模型，得到所述语义提取模型输出的病历语义表示；

基于所述病历语义表示进行辅助决策；

其中，所述语义提取模型是基于样本病历语义表示和匹配病历语义表示的相似度训练得到的；

所述样本病历语义表示和所述匹配病历语义表示是所述语义提取模型基于样本病历文本、所述样本病历文本的匹配病历文本、所述样本病历文本的样本关键信息和/或样本潜在信息，以及所述匹配病历文本的匹配关键信息和/或匹配潜在信息确定的。

优选地，所述确定病历文本，以及所述病历文本的关键信息和潜在信息，具体包括：

确定所述病历文本；

将所述病历文本输入至命名实体识别模型，得到所述命名实体识别模型输出的所述关键信息；其中，所述命名实体识别模型是基于样本病历文本以及样本关键信息训练得到的；

推导所述病历文本和/或所述关键信息，得到所述潜在信息。

优选地，所述推导所述病历文本和/或所述关键信息，得到所述潜在信息，具体包括：

基于所述病历文本，确定个人相关信息和/或既往信息；

和/或，基于所述关键信息，确定所述关键信息对应的关联信息。

优选地，所述样本病历语义表示和所述匹配病历语义表示的确定方法，包括：

将所述样本病历文本、所述样本关键信息、所述样本潜在信息，以及所述匹配病历文本、所述匹配关键信息和所述匹配潜在信息输入至所述语义提取模型的初始语义表示层，得到所述初始语义表示层输出的样本初始文本特征、样本初始关键特征、样本初始潜在特征，以及匹配初始文本特征、匹配初始关键特征、匹配初始潜在特征；