[发明专利]一种基于贝叶斯概率推断的急诊临床诊断分析系统

权利要求书

1.一种基于贝叶斯概率推断的急诊临床诊断分析系统，其特征在于，包括预训练处理模块、文本特征提取模块及贝叶斯概率推算模块；

所述预训练处理模块包括信息获取单元、实体提取单元及数据整合单元；所述信息获取单元用于获取急诊的临床电子医疗病例文档即EMR文档数据；所述实体提取单元用于对所述EMR文档数据进行实体命名识别，提取出相关病症及临床表征的实体，得到多维异构数据；所述数据整合单元用于对所述多维异构数据进行整合，并利用向量空间法得到维度相同的语义向量；

所述文本特征提取模块包括语义空间整合单元及归一化单元；所述语义空间整合单元用于将所述语义向量的相关记忆向量加权平均起来做内积分，而将所有所述语义向量整合在一个语义空间上；所述归一化单元用于对整合的数据归一化为神经网络处理分布，再将归一化的神经网络处理分布转换为高斯分布；

所述贝叶斯概率推算模块用于将高斯分布的文本特征借助区分式生成模型而概率映射到贝叶斯空间中以构建贝叶斯概率模型，并通过所述贝叶斯概率模型推算得出诊断和急诊处理措施的最优概率。

2.如权利要求1所述的一种基于贝叶斯概率推断的急诊临床诊断分析系统，其特征在于，所述实体获取单元包括分组子单元、预处理子单元及实体命名提取子单元；

所述分组子单元用于对不同急诊的EMR文档数据进行分组编号；

所述预处理子单元用于分别采取不同的n-gram内核对分组编号后的EMR文档数据进行预处理，得到分组后的文本数据；

所述实体命名提取子单元用于基于先进中文识别模型对分组后的文本数据进行实体命名提取，提取出相关病症及临床表征的实体，得到多维异构数据。

3.如权利要求2所述的一种基于贝叶斯概率推断的急诊临床诊断分析系统，其特征在于：所述数据整合单元基于再生核希尔伯特空间对所述多维异构数据进行处理，得到维度相同的语义向量。

4.如权利要求3所述的一种基于贝叶斯概率推断的急诊临床诊断分析系统，其特征在于，所述数据整合单元包括特征提取子单元、特征分割子单元及Transformer处理单元；

所述特征提取子单元用于将所述多维异构数据中的每个元素x经过一个头结构Hⁱ()变换为文本特征f_H＝Hⁱ(x),f_H∈R^H×C×W；

所述特征分割子单元用于将得到的文本特征f_H，按照P×P的大小切割成W块，再将每一个特征块拉平为维度为P²×C的向量，得到特征向量

所述Transformer处理单元用于将所有的特征向量送入Transformer进行处理，得到维度相同的语义向量

5.如权利要求1所述的一种基于贝叶斯概率推断的急诊临床诊断分析系统，其特征在于，所述语义空间整合单元进行加权平均所采取的公式为：

其中，w(i；j)表示权重，n(i,j)表示实体i和正确答案j同时出现的次数，i＝1,2,…,N，N表示代表按概率排序的前top-N预测。

6.如权利要求1所述的一种基于贝叶斯概率推断的急诊临床诊断分析系统，其特征在于，所述贝叶斯概率推算模块的最终概率推断结果分别取Top-1和Top-3，Top-1为概率最高的贝叶斯概率推断类别为正确诊断，Top-3为三个贝叶斯概率推断类别里包含正确诊断。

7.如权利要求1所述的一种基于贝叶斯概率推断的急诊临床诊断分析系统，其特征在于，所述归一化单元采取的神经网络处理分布为ALBERT神经网络处理分布。