[发明专利]病历信息处理方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

本申请提供了一种病历信息处理方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标病历信息；提取所述目标病历信息中的目标症状特征；确定所述目标症状特征与每个预设参照人群具有的预设症状特征之间的相似度，所述预设参照人群为具有同类疾病类型的人群；基于每个所述相似度以及第一预设相似度条件，在所有所述预设参照人群中搜索与所述目标症状特征匹配的目标参照人群；根据所述目标参照人群对应的疾病类型，确定诊断结果。本申请实施例能够提高疾病预测的速度。

技术领域

本申请涉及数字医疗领域，具体涉及一种病历信息处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

随着数字化疾病预测技术的发展，常规的疾病预测建模方法是收集患者信息、病历以及诊断结果，构建多分类模型。其中，在疾病种类较多的情况下，参数量较大且不断增长，进行疾病预测时，所耗费的性能较大，多分类模型并行预测导致预测速度慢，无法及时响应快速实现疾病预测的需求。

发明内容

本申请的一个目的在于提出一种病历信息处理方法、装置、电子设备及存储介质，旨在解决疾病预测的速度慢的技术问题。

根据本申请实施例的一方面，公开了一种病历信息处理方法，所述方法包括：

获取目标病历信息；

提取所述目标病历信息中的目标症状特征；

确定所述目标症状特征与每个预设参照人群具有的预设症状特征之间的相似度，所述预设参照人群为具有同类疾病类型的人群；

基于每个所述相似度以及第一预设相似度条件，在所有所述预设参照人群中搜索与所述目标症状特征匹配的目标参照人群；

根据所述目标参照人群对应的疾病类型，确定诊断结果。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例第一方面中，所述方法还包括：

获取每种所述疾病类型对应的每种诊断类型的症状信息，所述诊断类型包括问诊、望诊、闻诊以及切诊，所述疾病类型包括疾病证型；

分别根据每种所述疾病类型对应的每种所述诊断类型的症状信息，构建每种所述疾病类型对应的每种所述诊断类型的症状特征集合；

分别对每种所述疾病类型对应的每种所述诊断类型的症状特征集合进行组合，得到每种所述疾病类型对应的参照体集合，所述参照体集合包括与所述疾病类型对应的所述预设症状特征。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例第一方面中，所述获取每种所述疾病类型对应的每种诊断类型的症状信息的步骤包括：

针对每种所述疾病类型，在历史诊断数据中搜索每种所述诊断类型的预设症状特征匹配的历史病历数据；

针对每种所述疾病类型，从所述每种诊断类型的预设症状特征匹配的历史病历数据中，提取每种所述诊断类型对应的原始信息，所述原始信息包括与所述问诊对应的病历段落、与所述望诊对应的图像、与所述闻诊对应的音频以及与所述切诊对应的脉冲信号；

在每种疾病类型对应的每种所述诊断类型的所述原始信息中，选取每种所述疾病类型对应的每种诊断类型的症状信息。

作为一种可选的实施方式，在本申请实施例第一方面中，所述在每种疾病类型对应的每种所述诊断类型的所述原始信息中，选取每种所述疾病类型对应的每种诊断类型的症状信息的步骤包括：

采用词频逆文件频率TFIDF算法分别将疾病类型对应的每种所述诊断类型的原始信息转换为第一向量；

采用词频逆文件频率TFIDF算法分别将每个所述预设症状特征转换为第二向量；

采用最佳匹配BM25算法对所述第一向量以及所述第二向量的相似度进行排序，得到排序信息；