[发明专利]一种基于层次结构和共现结构的临床自动诊断方法及系统

权利要求书

1.一种基于层次结构和共现结构的临床自动诊断方法，其特征在于，包括：

收集基本数据，并对所述基本数据进行预处理，其中，所述基本数据至少包括：患者的电子健康记录、患者的诊断代码集合和诊断代码之间的层次结构；

基于所述预处理后的基本数据对临床记录文本特征建模；

基于所述预处理后的基本数据对诊断代码语义表示建模；

基于临床记录文本特征建模结果和诊断代码语义表示建模结果对诊断代码分层分配建模，得到临床自动诊断结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述收集基本数据，并对所述基本数据进行预处理，包括：

收集基本数据，其中，所述基本数据至少包括：患者的电子健康记录、患者的诊断代码集合和诊断代码之间的层次结构；

去除所述患者的电子健康记录中的文本信息中的停用词，并对去除停用词后的所述患者的电子健康记录中的文本信息进行向量化处理。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述预处理后的基本数据对临床记录文本特征建模，包括：

对所述患者的电子健康记录中的临床记录进行向量化建模；

对临床记录的向量化表示进行特征抽取。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述预处理后的基本数据对诊断代码语义表示建模，包括：

在每个层次级别使用共现特征构建诊断代码的共现图；

使用图卷积神经网络捕获诊断代码的表征以及诊断代码之间的相关性。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于临床记录文本特征建模结果和诊断代码语义表示建模结果对诊断代码分层分配建模，得到临床自动诊断结果，包括：

采用基于继承指导的层次联合学习机制，根据代码的层次结构，对患者由粗粒度逐步到细粒度进行临床自动诊断，得到临床自动诊断结果。

6.一种基于层次结构和共现结构的临床自动诊断系统，其特征在于，包括：

数据处理模块，用于收集基本数据，并对所述基本数据进行预处理，其中，所述基本数据至少包括：患者的电子健康记录、患者的诊断代码集合和诊断代码之间的层次结构；

第一建模模块，用于基于所述预处理后的基本数据对临床记录文本特征建模；

第二建模模块，用于基于所述预处理后的基本数据对诊断代码语义表示建模；

第三建模模块，用于基于临床记录文本特征建模结果和诊断代码语义表示建模结果对诊断代码分层分配建模，得到临床自动诊断结果。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述数据处理模块，包括：

采集单元，用于收集基本数据，其中，所述基本数据至少包括：患者的电子健康记录、患者的诊断代码集合和诊断代码之间的层次结构；

预处理单元，用于去除所述患者的电子健康记录中的文本信息中的停用词，并对去除停用词后的所述患者的电子健康记录中的文本信息进行向量化处理。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第一建模模块，包括：

嵌入单元，用于对所述患者的电子健康记录中的临床记录进行向量化建模；

特征抽取单元，用于对临床记录的向量化表示进行特征抽取。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，所述第二建模模块，包括：

构建单元，用于在每个层次级别使用共现特征构建诊断代码的共现图；

语义抽取单元，用于使用图卷积神经网络捕获诊断代码的表征以及诊断代码之间的相关性。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述第三建模模块具体用于：

采用基于继承指导的层次联合学习机制，根据代码的层次结构，对患者由粗粒度逐步到细粒度进行临床自动诊断，得到临床自动诊断结果。