[发明专利]医学数据标注方法、装置、存储介质及计算机设备

权利要求书

1.一种医学数据标注方法，其特征在于，包括：

获取待标注的医学数据以及预先训练的标注模型；

对所述医学数据进行编码处理，得到所述医学数据中最低粒度的数据对应的字向量，并对具备医学相关性的相邻数据对应的相邻字向量进行组合处理，得到不同粒度的字向量组合；

通过所述标注模型对各所述字向量以及各所述字向量组合进行数据属性类别标注，得到所述医学数据的医学属性类别标注结果；

所述标注模型的训练过程包括以下步骤：

从第一数据中选择预设数量的第二数据，通过所述第二数据进行模型训练，得到初步训练模型；

通过所述初步训练模型对剩余的第一数据进行数据处理，得到数据处理结果；所述数据处理结果包括所述剩余的第一数据对应的医学属性类别以及置信度；

基于所述医学属性类别以及所述置信度确定所述剩余的第一数据的不确定度，从所述剩余的第一数据中筛选不确定度达到预设指标的数据作为第三数据；

通过所述第三数据对所述初步训练模型进行模型优化处理，得到所述标注模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述第二数据进行模型训练，得到初步训练模型包括：

获取预设的标注词库，所述标注词库包含需要进行标注的关键医学数据以及各所述关键医学数据对应的医学属性类别标注；

根据所述标注词库对所述第二数据中与所述关键医学数据匹配的数据添加对应的医学属性类别标注，得到所述第二数据的医学属性类别标注结果；

通过所述第二数据以及所述第二数据的医学属性类别标注结果对初始模型进行模型训练，得到所述初步训练模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述第二数据进行模型训练，得到初步训练模型之前，还包括：

获取所述初始模型对应的标注任务；

基于所述标注任务，确定需要进行标注的医学数据的医学属性类别，并确定各所述医学属性类别对应的关键医学数据；

根据所述标注任务对应的医学属性类别以及关键医学数据建立所述标注词库。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述标注词库对所述第二数据中与所述关键医学数据匹配的数据添加对应的医学属性类别标注，得到所述第二数据的医学属性类别标注结果包括：

通过标注方法对所述第二数据中与所述关键医学数据匹配的数据添加对应的医学属性类别标注，得到所述第二数据的标注结果；

推送所述标注结果至第三方校核平台；

接收所述第三方校核平台反馈的所述标注结果的校核信息；

基于所述标注结果以及所述校核信息，得到所述第二数据的医学属性类别标注结果。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二数据的医学属性类别标注结果包含不同粒度的数据的医学属性类别标注；

所述通过所述第二数据以及所述第二数据的医学属性类别标注结果对初始模型进行模型训练，得到所述初步训练模型包括：

对所述第二数据进行编码处理，得到所述第二数据中最低粒度的数据对应的字向量，并对具备医学相关性的相邻数据对应的相邻字向量进行组合处理，得到不同粒度的字向量组合；

基于所述不同粒度的数据的医学属性类别标注，确定单个字向量以及字向量组合对应的医学属性类别标注；

通过各所述单个字向量以及对应的医学属性类别标注、各所述字向量组合以及对应的医学属性类别标注对所述初始模型进行模型训练，得到所述初步训练模型。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述第三数据对所述初步训练模型进行模型优化处理，得到所述标注模型，包括：

根据标注词库对所述第三数据进行医学属性类别标注，得到所述第三数据对应的医学属性类别标注结果；

通过所述第三数据以及对应的医学属性类别标注结果对所述初步训练模型进行训练优化，得到所述标注模型。