[发明专利]医疗信息处理方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种医疗信息处理方法，其特征在于，所述方法包括：

输入目标对象的医疗信息中的病历信息和所述医疗信息中的医疗图像，其中所述医疗图像包括所述目标对象的同一位置的不同医疗图像的集合；

通过医疗信息处理模型中的文字信息处理网络对所述病历信息进行处理，确定与所述病历信息相匹配的第一特征向量；

通过所述医疗信息处理模型中的图像信息处理网络对所述医疗图像进行处理，确定与所述医疗图像相匹配的第二特征向量；

通过所述医疗信息处理模型，根据所述第一特征向量和所述第二特征向量，确定相应的融合特征向量；

基于所述融合特征向量，对所述医疗图像进行分类，以实现通过所述病历信息与所述医疗图像的融合，输出所述医疗图像的分类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过医疗信息处理模型中的文字信息处理网络对所述病历信息进行处理，确定与所述病历信息相匹配的第一特征向量，包括：

通过文字信息处理网络，提取与所述病历信息的文本内容相匹配的特征向量；

通过所述文字信息处理网络，根据所述特征向量确定与所述文本内容所对应的语句向量；

通过所述文字信息处理网络，根据所述特征向量确定与所述文本内容所对应的至少一个词语级的隐变量；

通过所述文字信息处理网络，根据所述至少一个词语级的隐变量以及与所述文本内容所对应的语句向量，确定与所述病历信息相匹配的第一特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过文字信息处理网络，提取与所述病历信息的文本内容相匹配的特征向量，包括：

根据所述病历信息的文本内容所携带的病理种类参数，触发相应的分词库；

通过所触发的所述分词库单词词典对所述病历信息的文本内容进行分词处理，形成不同的词语级特征向量；

对所述不同的词语级特征向量进行除噪处理，形成与所述病历信息的文本内容相匹配的特征向量的集合。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述不同的词语级特征向量进行除噪处理，形成与所述病历信息的文本内容相匹配的特征向量的集合，包括：

确定与医疗信息处理模型的使用环境相匹配的动态噪声阈值；

根据所述动态噪声阈值对所述不同的词语级特征向量进行除噪处理，并触发与所述动态噪声阈值相匹配的动态分词策略；

根据与所述动态噪声阈值相匹配的动态分词策略，对所述病历信息的文本内容进行分词处理，形成相对应的动态词语级特征向量集合。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述不同的词语级特征向量进行除噪处理，形成与所述病历信息的文本内容相匹配的特征向量的集合，包括：

确定与医疗信息处理模型的使用环境相对应的固定噪声阈值；

根据所述固定噪声阈值对所述不同的词语级特征向量进行除噪处理，并触发与所述固定噪声阈值相匹配的固定分词策略；

根据与所述固定噪声阈值相匹配的固定分词策略，对所述病历信息的目标文本进行分词处理，形成相对应的固定词语级特征向量集合。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过所述文字信息处理网络，根据所述至少一个词语级的隐变量以及与所述文本内容所对应的语句向量，确定与所述病历信息相匹配的第一特征向量，包括：

通过所述文字信息处理网络中的第一因子分解机层网络对所述语句向量进行高维特征提取以及特征融合处理；

通过所述文字信息处理网络中的第一因子分解机层网络对所述特征融合处理进行降维处理，并通过所述文字信息处理网络中的第一双层全连接层处理，实现通过相应的线性整流函数确定与所述病历信息相匹配的第一特征向量。