[发明专利]基于文本结构化的医技报告检测方法及相关设备有效

专利信息
申请号: 202011458663.X 申请日: 2020-12-11
公开(公告)号: CN112541066B 公开(公告)日: 2022-10-25
发明(设计)人: 吴及;郭辰仪;王道烩 申请(专利权)人: 清华大学
主分类号: G06F16/332 分类号: G06F16/332;G06F40/284
代理公司: 北京律智知识产权代理有限公司 11438 代理人: 袁礼君;孙宝海
地址: 100084*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 文本 结构 报告 检测 方法 相关 设备
【权利要求书】:

1.一种基于文本结构化的医技报告检测方法,其特征在于,包括:

获取待检测医技报告,所述待检测医技报告包括所见描述信息和诊断结果信息;

对所述待检测医技报告进行预处理,获得所述所见描述信息和所述诊断结果信息的分句结果;

利用训练完成的实体识别模型对所述分句结果进行处理,确定每个分句结果中每个实体的目标实体标签;

对每个分句结果中每个实体的目标实体标签进行关系挖掘,确定每个分句结果中每个实体之间的实体关系,并根据每个分句结果中每个实体之间的实体关系,获得所述待检测医技报告的结构化文本;

基于所述待检测医技报告的结构化文本,获得所述待检测医技报告的目标检测结果,其中所述目标检测结果包括所述所见描述信息和所述诊断结果信息的内容一致性检查结果;

输出并显示所述待检测医技报告的结构化文本及其目标检测结果。

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,利用训练完成的实体识别模型对所述分句结果进行处理,确定每个分句结果中每个实体的目标实体标签,包括:

将每个分句结果输入至所述实体识别模型,获得每个分句结果中每个实体的初始实体标签;

利用专业医学词汇、测量值模板和时间模板对每个分句结果中每个实体的初始实体标签进行修正,确定每个分句结果中每个实体的目标实体标签。

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,还包括:

获得标注数据集;

利用所述标注数据集训练获得所述实体识别模型,

其中,获得标注数据集,包括:

获得目标专业医学词汇及其标注的目标实体标签,所述目标专业医学词汇是含义明确的专业医学词汇;

根据所述目标专业医学词汇及其标注的目标实体标签,利用规则匹配方式确定样本医技报告中的部分专业医学词汇进行标注,确定所述部分专业医学词汇中每个专业医学词汇的目标实体标签;

获取所述样本医技报告中的剩余专业医学词汇中每个专业医学词汇标注的目标实体标签;

其中,所述标注数据集包括所述目标专业医学词汇及其目标实体标签、所述部分专业医学词汇中每个专业医学词汇及其目标实体标签和所述剩余专业医学词汇中每个专业医学词汇标注及其目标实体标签。

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,获得标注数据集,还包括:

获得所述样本医技报告中部分特征数据中每个特征数据标注的目标实体标签;

利用所述部分特征数据中每个特征数据标注的目标实体标签训练获得预标注模型;

采用所述预标注模型确定所述样本医技报告中剩余特征数据中每个特征数据的初始实体标签;

获得所述剩余特征数据中每个特征数据的初始实体标签的修正结果,作为所述剩余特征数据中每个特征数据的目标实体标签;

利用所述剩余特征数据中每个特征数据及其目标实体标签迭代训练所述预标注模型;

其中,所述标注数据集包括所述部分特征数据中每个特征数据标注及其目标实体标签和所述剩余特征数据中每个特征数据及其目标实体标签。

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