[发明专利]一种医学文本标签生成系统、方法及计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 202110482972.9 申请日: 2021-04-30
公开(公告)号: CN113111625A 公开(公告)日: 2021-07-13
发明(设计)人: 胡任之;刘青青;马秋英;谢博 申请(专利权)人: 善诊(上海)信息技术有限公司
主分类号: G06F40/117 分类号: G06F40/117;G06F40/30
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 侯珊
地址: 201203 上海市*** 国省代码: 上海;31
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 医学 文本 标签 生成 系统 方法 计算机 可读 存储 介质
【说明书】:

发明公开了一种医学文本标签生成系统,包括:请求解析模块,用于对接收到的标签生成请求进行解析,得到待标签生成的目标医学文本数据和目标标签整合逻辑;标签筛选模块,用于从标签库中筛选目标医学文本数据对应的各初始医学文本标签;其中,标签库中存储有各医学文本数据与各初始医学文本标签之间的对应关系;标签整合模块,用于按照目标标签整合逻辑对各初始医学文本标签进行整合操作,得到目标医学文本标签。应用本发明所提供的医学文本标签生成系统,降低了标签使用的复杂度,降低了标签生成门槛,降低了医学文本标签决策难度。本发明还公开了一种医学文本标签生成方法及存储介质,具有相应技术效果。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域,特别是涉及一种医学文本标签生成系统、方法及计算机可读存储介质。

背景技术

关乎人类健康的大数据医疗一直是备受关注的领域,对医学文本的利用是该领域需要攻克的难题。常见的医学文本包括病历、影像学报告,如X线检查报告、超声检查报告、计算机体层摄影(Computed Tomography,CT)报告、磁共振检查(Magnetic Resonance,MR)报告等是医疗领域重要的信息载体。然而上述医学文本基本都是使用自然语言编写,属于非结构化文本,不便于机器理解和自动化处理。

目前通过信息抽取、实体识别、中文分词以及深度学习等方法可将其转化为标签式文本,从而实现结构化,但由此生成的医学标签具有数量众多、碎片化等特点,目前大多是使用数据表将其存储起来,存储及使用均缺乏系统化管理,使用复杂度高。应用时需要配备专业医学人员进行选择标签,任何场景使用基本都需要依赖专家意见,医学具有较高的专业门槛,使用成本大。由于医学是一门经验主义科学,对于对数据要求高的场景,如核保、算法等,即使有医学专家的支持,有时候依然难以进行医学文本标签决策,决策难度高,标签生成受主观因素影响大。

综上所述,如何有效地解决现有的医学文本生成方式门槛高,成本高,决策难度高等问题,是目前本领域技术人员急需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种医学文本标签生成系统,该系统降低了标签使用的复杂度,降低了标签生成门槛,降低了医学文本标签决策难度;本发明的另一目的是提供一种医学文本标签生成方法及计算机可读存储介质。

为解决上述技术问题,本发明提供如下技术方案:

一种医学文本标签生成系统,包括:

请求解析模块,用于对接收到的标签生成请求进行解析,得到待标签生成的目标医学文本数据和目标标签整合逻辑;

标签筛选模块,用于从标签库中筛选所述目标医学文本数据对应的各初始医学文本标签;其中,所述标签库中存储有各医学文本数据与各初始医学文本标签之间的对应关系;

标签整合模块,用于按照所述目标标签整合逻辑对各所述初始医学文本标签进行整合操作,得到目标医学文本标签。

在本发明的一种具体实施方式中,所述标签整合模块,具体用于按照所述目标标签整合逻辑对各所述初始医学文本标签进行整合操作,得到整合医学文本标签;当接收到标签构建指令时,根据所述标签构建指令对所述整合医学文本标签进行构建操作,得到所述目标医学文本标签。

在本发明的一种具体实施方式中,所述请求解析模块,具体用于对接收到的标签生成请求进行解析,得到待标签生成的目标医学文本数据和语义标签整合逻辑;

所述标签整合模块,具体用于按照所述语义标签整合逻辑对各所述初始医学文本标签进行整合操作。

在本发明的一种具体实施方式中,所述请求解析模块,具体用于对接收到的标签生成请求进行解析,得到待标签生成的目标医学文本数据和医学关联标签整合逻辑;

所述标签整合模块,具体用于按照所述医学关联标签整合逻辑对各所述初始医学文本标签进行整合操作。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于善诊(上海)信息技术有限公司,未经善诊(上海)信息技术有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110482972.9/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top