[发明专利]一种电子病历的智能输入方法及装置

说明书

本发明提供了一种电子病历的智能输入方法及装置，包括如下步骤：对海量电子病历文本数据按病种进行分类；对每一个病种下的句子进行相似度计算，并依据相似度对句子进行聚类；提取同类句子前几个字以内的关键字或词作为句头，建立句头库，同类句子除句头以外的其他部分作为句尾，建立句尾库，统计同类句尾出现频率，建立句频库；输入特定关键字或词，匹配句头库后，确定句子聚类类别，调用句尾库和句频库，进行句尾补全，并在显示设备上展示句频库中频率排序从高到低的多个句尾供用户选择；获取每次用户选择的句尾并实时更新句频库。本发明可有效提高医护人员的病历输入效率，进而留出更多的时间用于治疗患者，提升医疗质量。

技术领域

本发明涉及电子病历技术领域，尤其是涉及一种电子病历的智能输入方法及装置。

背景技术

电子病历(EMR,Electronic Medical Record)是用电子设备进行输入、保存、管理、传输的数字化的病人的医疗记录。随着社会的发展，目前电子病历在我国几乎已取代手写纸张病历。然而随着电子病历的推广，大量的病历输入负担成为占据临床医生时间的一大难题，导致医生花在治疗患者过程的时间减少，最终影响医疗质量。

发明内容

本发明的目的在于提供一种电子病历的智能输入方法及装置，旨在解决电子病历的输入效率问题；

本发明提供一种电子病历的智能输入方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、对海量电子病历文本数据按病种进行分类；

S2、对每一个病种下的句子进行相似度计算，并依据相似度对句子进行聚类；

S3、提取同类句子前几个字以内的关键字或词作为句头，建立句头库，同类句子除句头以外的其他部分作为句尾，建立句尾库，统计同类句尾出现频率，建立句频库；

S4、输入特定关键字或词，匹配句头库后，确定句子聚类类别，调用句尾库和句频库，进行句尾补全，并在显示设备上展示句频库中频率排序从高到低的多个句尾供用户选择；

S5、获取每次用户选择的句尾，并实时更新句频库。

优选的，所述对每一个病种下的句子进行相似度计算，并对句子进行聚类，具体包括：

S21、取第1个句子与第2个句子计算相似度，若相似度大于等于75％，则两个归为一类，反之则计算第1个句子与第3个句子的相似度；

S22、若第1个句子和第2个句子归为一类，则第3个句子需要与第1个句子和第2个句子进行相似度计算，若2个相似度都大于等于75％，则3个句子聚为一类，反之则计算第1个句子与第4个句子的相似度和第2个句子与第4个句子的相似度，依次类推；

S23、得到一种聚类库，重复S21-S22,得到其他聚类库。

优选的，所述对每一个病种下的句子进行相似度计算包括：

根据以下相似度计算的公式对每一个病种下的句子进行相似度计算：

S＝1-较短句子变成与较长句子一模一样所需变化的汉字数/较长句子的总汉字数。

优选的，所述对每一个病种下的句子进行相似度计算包括：

根据以下相似度计算的公式对每一个病种下的句子进行相似度计算：

S＝1-较短句子变成与较长句子一模一样所需增加的汉字数和替换的汉字数/较长句子的总汉字数。

本发明实施例还提供了一种电子病历的智能输入装置，包括如下模块：

分类模块：用于对海量电子病历文本数据按病种进行分类；

计算模块：用于对每一个病种下的句子进行相似度计算，并依据相似度对句子进行聚类；