[发明专利]国际疾病分类编码推荐方法、系统及相应设备和存储介质

说明书

本申请公开了国际疾病分类编码推荐方法、系统及相应设备和存储介质，其中所述方法包括：将要进行ICD编码推荐的ICD名称文本到预先形成的实体字典中映射相应的实体；将映射的实体转换为多维词向量；将多维词向量和ICD名称文本输入到经训练的深度学习模型；将深度学习模型的输出中概率最高的前m个ICD亚目编码作为推荐的ICD亚目编码；其中，实体字典通过下述处理形成：对ICD编码训练数据集中的ICD名称文本进行预处理，生成ICD词库；用知识图谱工具对ICD词库进行预设维度的实体标注；将标注后的ICD词库整理成数据源文件；加载数据源文件到长短期记忆神经网络模型进行训练，输出为实体字典。本发明使能为非标准ICD名称自动智能推荐相应的标准化的ICD编码，准确率和可靠性高。

技术领域

本申请涉及电数字数据处理领域，尤其涉及国际疾病分类编码推荐方法、系统及相应设备和存储介质。

背景技术

ICD编码的标准化和准确性十分重要。然而，传统辅助编码工具已经存在了多年，但对智能实现的方式还停留在比较浅的层面上。现有的编码工具大多基于文本，在关键字基础上做可能的提示，引导编码人员一步步操作得出最终编码。传统辅助编码的核心是字符串搜索、串匹配。由于录入文本时命名习惯不同、录入时间有限等原因，录入的名称常常和标准的ICD命名不同。名称的标准化和标准化编码工作是由编码员来完成的。但是，受制于不同编码员工作年限、经验、人员素质、对标准的解读、对编码字典庞大内容的把握程度以及编码员人员编制的限制，甚至同一单位不同编码员之间、同一编码员在不同时期的编码也存在差异。此外，编码员每天可标准化处理的编码数量很有限，而且很可能存在误判的情况。因而，如何为非标准ICD名称（包括诊断名称和手术名称）进行标准化编码推荐是急需解决的问题。

发明内容

本发明提供一种国际疾病分类编码推荐方法、系统及相应设备和存储介质，其使能可靠、准确地为非标准ICD名称自动智能推荐相应的标准化的ICD编码。

在本发明的第一方面，提供一种国际疾病分类编码推荐方法，包括：

将要进行国际疾病分类ICD编码推荐的ICD名称文本到预先形成的实体字典中映射相应的实体；

将映射的实体转换为多维词向量；

将所述多维词向量和所述ICD名称文本输入到经训练的深度学习模型；

将深度学习模型的输出中概率最高的前m个ICD亚目编码作为对所述ICD名称文本推荐的ICD亚目编码，m≥1；

其中，所述实体字典通过下述处理形成：

- 通过中文分词器对ICD编码训练数据集中的ICD名称文本进行至少包括分词的预处理，生成ICD词库；

- 用知识图谱工具对ICD词库进行预设维度的实体标注；

- 将标注后的ICD词库整理成数据源文件；

- 加载数据源文件到长短期记忆神经网络模型进行训练，输出为实体字典。

在实施例中，所述预设维度包括操作、人体形态与结构、医疗器械、技术、入路和/或体位。

在实施例中，所述ICD编码训练数据集包括多个版本的ICD编码标准库和/或临床ICD名称和编码数据集，所述深度学习模型的训练包括：将所述ICD编码训练数据集作为深度学习模型的输入进行初步训练；将所述ICD编码训练数据集所含ICD名称文本分别经实体标注、映射得到的多维词向量输入经初步训练的深度学习模型进行进一步回归训练，使得深度学习模型输出与ICD名称对应的m个ICD亚目编码。

在实施例中，所述预处理还包括下述之一或多个：根据扩展词字典对专业医学词汇进行不分词处理；根据同义词字典将ICD名称文本中的不同同义词统一为一个标准词或者将其它相应同义词添加到ICD词库中；根据停用词字典去除ICD名称文本中的无意义字符；根据字符过滤器对字符进行转义。