[发明专利]医嘱质控的方法、装置、设备、存储介质以及程序产品

说明书

本申请公开了一种医嘱质控的方法、装置、设备、存储介质以及程序产品，涉及智慧医疗、深度学习、自然语言处理等人工智能技术领域。具体实施方案为：获取病历数据中的医学实体，其中，医学实体包括药物名称和与病症相关的医学实体；从医学出版数据中，获取与药物名称对应的药物描述信息；将与病症相关的医学实体和药物名称对应的药物描述信息分别输入预先训练的深度语义模型中，得到病症与药物名称具有预设关系的目标概率，其中，深度语义模型基于样本病历数据和样本医学出版数据训练得到；响应于目标概率不满足预设概率阈值，展示医嘱质控提示信息。本申请能够提高医嘱质控的准确率和召回利率。

技术领域

本申请实施例涉及计算机技术领域，具体涉及智慧医疗、深度学习、自然语言处理等人工智能技术领域，尤其涉及一种医嘱质控的方法、装置、设备、存储介质以及程序产品。

背景技术

在信息社会的时代，每一个传统领域都受到新兴技术的冲击，机器学习和人工智能的技术在各个领域都有里程碑的突破。当前，用药合理性问题在大部分医院都是常态问题，用药的不合理导致的医疗损害责任的纠纷案件也日益增多；因此，亟需一种医嘱质控的方法来解决用药不合理的问题。

医嘱质控不同于的临床辅助诊断、智能问诊或者用药推荐，它不仅是根据病历的信息给出推荐或者建议，相反的，医嘱质控是对医生的医嘱处方进行检测，发现医嘱处方的异常(人为的异常或者是医生疏漏产生的异常)，医嘱处方质控更偏向与异常检测，而不是正向的推荐。

目前，医嘱质控主要基于规则进行医嘱质控。

发明内容

本申请实施例提出了一种医嘱质控的方法、装置、设备、存储介质以及程序产品。

第一方面，本申请实施例提出了一种医嘱质控的方法，包括：获取病历数据中的医学实体，其中，医学实体包括药物名称和与病症相关的医学实体；从医学出版数据中，获取与药物名称对应的药物描述信息；将与病症相关的医学实体和药物名称对应的药物描述信息分别输入预先训练的深度语义模型中，得到病症与药物名称具有预设关系的目标概率，其中，深度语义模型基于样本病历数据和样本医学出版数据训练得到；响应于目标概率不满足预设概率阈值，展示医嘱质控提示信息。

第二方面，本申请实施例提出了一种医嘱质控的装置，包括：第一获取模块，被配置成获取病历数据中的医学实体，其中，医学实体包括药物名称和与病症相关的医学实体；第二获取模块，被配置成从医学出版数据中，获取与药物名称对应的药物描述信息；概率得到模块，被配置成将与病症相关的医学实体和药物名称对应的药物描述信息分别输入预先训练的深度语义模型中，得到病症与药物名称具有预设关系的目标概率，其中，深度语义模型基于样本病历数据和样本医学出版数据训练得到；信息展示模块，被配置成响应于目标概率不满足预设概率阈值，展示医嘱质控提示信息。

第三方面，本申请实施例提出了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行如第一方面描述的方法。

第四方面，本申请实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行如第一方面描述的方法。

第五方面，本申请实施例提出了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现第一方面描述的方法。