[发明专利]雷同病例检测方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，应用于智慧医疗领域中，以便推动智慧城市的建设，揭露了一种雷同病例检测方法、装置、设备及存储介质。该方法通过将获取检测对象的目标病例文本输入至文本相似度聚类模型中，得到目标分群标签；将目标病例文本的病情数据信息输入至病情编码模型，对病情数据信息进行编码得到目标编码信息；根据目标分群标签，从编码数据库中提取与除检测对象外的其他对象对应的样本编码信息；根据目标编码信息和样本编码信息确定编码信息差值；若编码信息差值大于预设差异阈值，确定存在与目标病例文本雷同的历史病例文本，并提示目标病例文本存在造假风险。本发明结合病例相似性和病情数据信息相似性，提高了雷同病例检测的准确性。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种雷同病例检测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着科学技术的发展，医疗体系也逐渐完善。医疗行为质量监控是规范医疗行为的有效手段之一，目前，自动化进行医疗行为质量监控已被普遍使用，例如智能雷同病例检测系统、智能病情上报系统等。

在现有技术中，智能雷同病例检测系统一般是通过相似文本检测技术来实现的，也即对两个病例文本之间的相似性进行打分，从而判断两个病例文本是否为雷同病例，进而确定可能存在抄袭或者造假的病例文本；该方案的不足之处在于，仅从病例文本文字描述的相似性判断其是否为雷同文本，存在准确性低的问题，因此识别出的抄袭或者造假的结果也同样不准确。

发明内容

本发明实施例提供一种雷同病例检测方法、装置、设备及存储介质，以提高雷同病例检测的准确率。

一种雷同病例检测方法，包括：

获取检测对象的目标病例文本，所述目标病例文本中包含所述检测对象的病情数据信息；

将所述目标病例文本输入至预设的文本相似度聚类模型中，得到与所述目标病例文本对应的目标分群标签；同时，将所述病情数据信息输入至预设的病情编码模型中，对所述病情数据信息进行编码，得到目标编码信息；

根据所述目标分群标签，从所述病情编码模型的编码数据库中提取与除检测对象外的其他对象对应的样本编码信息；所述样本编码信息是指自所述其他对象的历史病例文本中提取的与所述目标分群标签关联的编码信息；

根据所述目标编码信息以及所述样本编码信息，确定编码信息差值；

若所述编码信息差值大于预设差异阈值，则确定存在与所述目标病例文本雷同的历史病例文本，并提示所述目标病例文本存在造假风险。

一种雷同病例检测装置，包括：

病例文本获取模块，用于获取检测对象的目标病例文本，所述目标病例文本中包含所述检测对象的病情数据信息；

分群编码模块，用于将所述目标病例文本输入至预设的文本相似度聚类模型中，得到与所述目标病例文本对应的目标分群标签；同时，将所述病情数据信息输入至预设的病情编码模型中，对所述病情数据信息进行编码，得到目标编码信息；

编码信息提取模块，用于根据所述目标分群标签，从所述病情编码模型的编码数据库中提取与除检测对象外的其他对象对应的样本编码信息；所述样本编码信息是指自所述其他对象的历史病例文本中提取的与所述目标分群标签关联的编码信息；

编码信息差值确定模块，用于根据所述目标编码信息以及所述样本编码信息，确定编码信息差值；

雷同病例判定模块，用于在所述编码信息差值大于预设差异阈值时，确定存在与所述目标病例文本雷同的历史病例文本，并提示所述目标病例文本存在造假风险。

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述雷同病例检测方法。