[发明专利]基于问诊对话的电子病历生成方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种基于问诊对话的电子病历生成方法，所述方法包括：

获取基于互联网的在线问诊中医生和患者对话的病情文本数据；

确定所述病情文本数据中各分句所属的电子病例内容类别；

对于所述电子病例内容类别的所有分句，调用语义识别模型，根据各分句之间的特征距离，确定各分句之间的相似度，比对各分句之间的相似度，将所述相似度大于阈值的比对分句，确定为相似分句；

若所述相似分句具有相同的医患标识，比较所述相似分句中的有效词数量，所述有效词为所述相似分句中有实际意义的词；

将所述相似分句中有效词数量最多的分句作为保留分句，将所述相似分句中的其他分句作为所述保留分句的重复分句，删除所述电子病例内容类别中的所述重复分句；

若所述相似分句具有不同的医患标识，则将所述相似分句中对应医生标识的分句确定为保留分句，将所述相似分句中对应患者标识的分句确定为所述保留分句的重复分句，删除所述电子病例内容类别中的所述重复分句；

将保留的各分句分别填写到所述电子病例的相应内容类别中，生成电子病例。

2.根据权利要求1任意一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述病情文本数据的各分句所属的电子病例内容类别的步骤，包括：

识别所述病情文本数据中的陈述句，按最小粒度分句标准对所述陈述句进行分句；

针对每一个分句，抽取字特征和词特征，并识别实体作为医学实体特征；

将所述字特征、词特征和医学实体特征输入预先训练好的识别模型，确定分句所属的电子病例内容类别。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对于所述电子病历的每个内容类别的分句，进行口语转书面语处理，形成书面化电子病历。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对于所述电子病历的每个内容类别的分句，进行口语转书面语处理，形成书面化电子病历，包括：

对于所述电子病历的每个内容类别的分句，提取并去除主语，得到各分句的病历描述内容；

对所述病历描述内容进行口语转书面语处理，形成书面化电子描述。

5.一种基于问诊对话的电子病历生成装置，其特征在于，所述装置包括：

文本数据获取模块，用于获取基于互联网的在线问诊中医生和患者对话的病情文本数据；

分类模块，用于确定所述病情文本数据中各分句所属的电子病例内容类别；

相似度分析模块，用于对于所述电子病例内容类别的所有分句，调用语义识别模型，根据各分句之间的特征距离，确定各分句之间的相似度，比对各分句之间的相似度，将所述相似度大于阈值的比对分句，确定为相似分句；

重复处理模块，用于若所述相似分句具有相同的医患标识，比较所述相似分句中的有效词数量，所述有效词为所述相似分句中有实际意义的词；将所述相似分句中有效词数量最多的分句作为保留分句，将所述相似分句中的其他分句作为所述保留分句的重复分句，删除所述电子病例内容类别中的所述重复分句；若所述相似分句具有不同的医患标识，则将所述相似分句中对应医生标识的分句确定为保留分句，将所述相似分句中对应患者标识的分句确定为所述保留分句的重复分句，删除所述电子病例内容类别中的所述重复分句；

填写模块，用于将保留的各分句分别填写到所述电子病例的相应内容类别中，生成电子病例。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述分类模块包括：

分句模块，用于识别所述病情文本数据中的陈述句，按最小粒度分句标准对所述陈述句进行分句；

特征抽取模块，用于针对每一个分句，抽取字特征和词特征，并识别实体作为医学实体特征；

分类处理模块，用于将所述字特征、词特征和医学实体特征输入预先训练好的识别模型，确定分句所属的电子病例内容类别。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

书面化处理模块，用于对于所述电子病历的每个内容类别的分句，进行口语转书面语处理，形成书面化电子病历。