[发明专利]基于HIS系统的临床数据采集方法及装置有效
申请号: | 202210619545.5 | 申请日: | 2022-05-24 |
公开(公告)号: | CN114864032B | 公开(公告)日: | 2023-05-16 |
发明(设计)人: | 王培军;吴晓芬;周翔;张康微;王湘彬;许晓雯 | 申请(专利权)人: | 上海市同济医院 |
主分类号: | G16H10/60 | 分类号: | G16H10/60;G16H50/70;G06F40/295;G06F18/22 |
代理公司: | 深圳市诺正鑫泽知识产权代理有限公司 44689 | 代理人: | 农丹 |
地址: | 200000 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 his 系统 临床 数据 采集 方法 装置 | ||
1.一种基于HIS系统的临床数据采集方法,其特征在于,所述方法包括:
获取待采集临床数据主题;
对HIS系统中预设电子病历库中每个电子病历进行疾病类别的实体抽取,得到对应的病历主题;
计算所述待采集临床数据主题与所述病历主题的字符相关度,得到对应字符相关度;
计算所述待采集临床数据主题与所述病历主题的字符顺序相关度,得到对应的字符顺序相关度;
根据每个所述病历主题对应的所述字符相关度与所述字符顺序相关度进行计算,得到对应的关联系数;
将所述关联系数大于预设关联阈值的病历主题确定为目标病历主题;
将所述目标病历主题对应的所述电子病历确定为目标电子病历;
将所述目标电子病历中的数据映射至预设的临床数据采集模板,得到对应的采集数据;
将所有所述采集数据发送至数据采集人员的预设终端设备;
所述计算所述待采集临床数据主题与所述病历主题的字符相关度,得到对应字符相关度,包括:
利用如下公式计算所述待采集临床数据主题与所述病历主题的字符相关度:
其中,a为所述字符相关度,i为所述病历主题中字符的顺序,p为所述病历主题中字符的个数,dfi为所述病历主题中顺序为i的字符在所述待采集临床主题中出现的次数,N为所述待采集临床主题中字符的个数;
所述计算所述待采集临床数据主题与所述病历主题的字符顺序相关度,得到对应的字符顺序相关度,包括:
判断所述病历主题中从倒数第一个字符开始每个字符与所述待采集临床数据主题中对应顺序的字符是否相同;
根据字符是否相同的判断结果确定所述病历主题中每个字符对应的字序相关系数;
利用所述病历主题中的所有字符的字序相关系数进行计算,得到所述字符顺序相关度;
对所述字符顺序相关度进行归一化更新,得到更新后的字符顺序相关度;
所述对所述字符顺序相关度进行归一化更新,得到更新后的字符顺序相关度,包括:
计算标准字符顺序相关度;
根据所述标准字符顺序相关度对每个所述字符顺序相关度进行计算,得到更新后的字符顺序相关度;
所述计算标准字符顺序相关度,包括:
将第一预设值确定为所述待采集临床数据主题中每个字符的字序相关系数;
利用所述待采集临床数据主题中的所有字符的字序相关系数进行计算,得到标准字符顺序相关度;
所述利用所述待采集临床数据主题中的所有字符的字序相关系数进行计算,得到标准字符顺序相关度,包括:
利用如下公式计算所述标准字符顺序相关度:
其中,j为所述待采集临床数据主题中字符的顺序,rel为所述待采集临床数据主题中任意字符的字序相关系数,n为所述待采集临床数据主题中字符的个数,G为所述标准字符顺序相关度。
2.如权利要求1所述的基于HIS系统的临床数据采集方法,其特征在于,所述对HIS系统中预设电子病历库中每个电子病历进行疾病类别的实体抽取,得到对应的病历主题,包括:
将所述电子病历输入预构建的实体抽取模型,其中,所述实体抽取模型包含向量转化模型、全连接层及序列化标注算法网络;
利用所述向量转化模型对所述电子病历中的每个字符转化为字符向量;
利用所述全连接层利用所述字符向量计算,根据计算结果对所述电子病历中的字符进行筛选抽取,得到抽取字符;
利用所述序列化标注算法网络计算每个所述抽取字符的顺序系数,按照顺序系数将所述抽取字符进行组合,得到所述病历主题。
3.如权利要求1所述的基于HIS系统的临床数据采集方法,其特征在于,所述计算所述待采集临床数据主题与所述病历主题的字符顺序相关度,得到对应的字符顺序相关度,包括:
判断所述病历主题中从第一个字符开始每个字符与所述待采集临床数据主题中对应顺序的字符是否相同;
根据字符是否相同的判断结果确定所述病历主题中每个字符对应的字序相关系数;
利用所述病历主题中的所有字符的字序相关系数进行计算,得到所述字符顺序相关度。
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