[发明专利]医学检验报告智能解读方法及系统

说明书

本发明公开了一种医学检验报告智能解读方法及系统，通过目标分割、OCR识别、标题关键词正则匹配，自动抽取检验项目知识；然后基于数据标注、实体识别模型、关系抽取模型构建所述检验项目知识三元组，并引入所述三元组属性组信息和空节点，区分需要联合出现的三元组，构建检验知识图谱；再通过单检验项目异常结果解读、多检验项目结果联合对比分析、人群分布分析、两两检验项目结果分析、3D散点图分析、检验雷达图分析，完成检验报告中检验项目的结果解读。本发明优点在于提高了报告解读的适用性；预测疾病的同时可推荐需要进一步检验的项目，诊断准确与全面的优点，能辅助用户对患者数据进行深度分析与挖掘，为业务开展提供深度支撑。

技术领域

本发明涉及医学检验报告解读研究领域，尤其是涉及医学检验报告智能解读方法及系统。

背景技术

医学检验报告智能解读包括检验知识库、检验报告解读和疾病预测三部分。在现有技术中，医学检验报告解读面临着需要科室技师手动翻询相关检验知识，缺乏对临床的项目解释及培训等缺点；在针对医学检验报告中的检验项目解读中，多为基于单个检验项目的解读，缺乏对多个检验项目的联合解读和检验项目数据分析的能力，且多采用人工维护规则模板的方式进行结果解读，效率低下，维护成本高，适用性不强。在疾病预测方面，除了乙肝等个别免疫项目可以用来预测疾病外，绝大多数检验报告无法通过多项目联合分析提供疾病预测，也无法站在医学实验室视角给临床提供相关检验项目推荐能力。

发明内容

本发明目的在于提供一种医学检验报告智能解读方法，本发明的另一目的在于提供一种医学检验报告智能解读系统。

为实现上述目的，本发明采取下述技术方案：

本发明所述的医学检验报告智能解读方法，包括以下步骤：

S1，通过目标分割、OCR识别、标题关键词正则匹配，自动抽取检验知识；

S2，基于数据标注、实体识别模型、关系抽取模型构建所述检验项目知识三元组，并引入所述三元组属性组信息和空节点，区分需要联合出现的三元组，构建检验知识图谱；

S3，通过单检验项目异常结果解读、多检验项目结果联合对比分析、人群分布分析、两两检验项目结果分析、3D散点图分析、检验雷达图分析，完成检验报告中检验项目结果解读。

进一步地，还包括以下步骤：

S4，根据检验项目解读结果，依次采用基于规则引擎的疾病预测方法、基于知识图谱的疾病预测方法、基于数据建模的疾病预测方法的顺序预测疑似疾病，直到确定出所述疑似疾病；

S5，抽取所述疑似疾病的关键词，与案例库中的疾病主题词匹配，筛选与疑似疾病相关的案例。

进一步地，S2步中的所述检验知识图谱中实体类型包括检验项目、疾病、人群、检验结果、参考区间、药物；实体关系包括检验分组、疑似疾病、疾病大类、参考区间范围、适宜人群、药物干扰因素、生理干扰因素、其他干扰因素。

进一步地，S3步中所述单检验项目异常结果解读包括以下步骤：

S3.1，归一化计算所述单检验项目和单检验项目的检测结果；

S3.2，在所述检验项目知识图谱中查询与S3.1步归一化后的单检验项目和所述检测结果相匹配的所述三元组，并同义转换为临床意义、干扰因素知识内容；

所述多检验项目结果联合对比分析包括针对检验报告中的所有项目，同时对多个检验项目开展历史结果趋势图、阳性率统计图展示；

所述人群分布分析包括通过自动指定或人工指定，计算检验项目结果各区间的人数比例直方图，以及当前检验报告中检验项目结果在所述人数比例直方图中的区间位置；

所述两两检验项目结果分析包括对于数值-数值型检验项目，计算spearman相关性，绘制检验项目-检验项目散点图，并在散点图上显示检验项目的参考区间范围；对于类别-类别型检验项目，计算卡法检验相关性，绘制检验项目-检验项目列联表；