[發明專利]一種醫案信息的處理方法、裝置和設備

有效

• 申請號: 201611236257.2
• 申請日: 2016-12-28
• 公開（公告）號: CN108257676B
• 公開（公告）日: 2020-03-03
• 發明（設計）人: 銀磊;李明修;卜海亮;魏世嘉
• 申請（專利權）人: 北京搜狗科技發展有限公司
• 主分類號: G16H70/00
• 分類號: G16H70/00;G06F16/35
• 代理公司: 北京集佳知識產權代理有限公司 11227
• 代理人: 劉佳;王寶筠

1.一種醫案信息的處理方法，其特征在于，包括：

獲取原始醫案文本，并將所述原始醫案文本劃分成至少一個目標文本單元；

確定所述目標文本單元的文本特征對應的目標類別；

從所述原始醫案文本中提取用于描述第一特征項的目標特征詞；

生成目標醫案文本，其中，在所述目標醫案文本中所述目標文本單元體現為所屬目標類別下的文本信息；在所述目標醫案文本中所述目標特征詞體現為屬于所述第一特征項的文本信息。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述目標文本單元的文本特征對應的目標類別，包括：

基于第一機器學習模型，確定所述目標文本單元的文本特征對應的目標類別，其中，所述第一機器學習模型通過對訓練樣本集中包括的歷史醫案文本的文本特征與預置類別之間的對應關系進行訓練而得到。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標類別為用于描述患者信息的類別、用于描述疾病名稱的類別、用于描述癥狀陳述信息的類別、用于描述癥狀辨別信息的類別、用于描述醫囑信息的類別、或用于描述處方信息的類別。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從所述原始醫案文本中提取用于描述第一特征項的目標特征詞，包括：

從所述原始醫案文本中、所述第一特征項所屬的目標類別下的文本信息中提取所述用于描述第一特征項的目標特征詞。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述從所述原始醫案文本中提取用于描述第一特征項的目標特征詞，包括：

對所述原始醫案文本進行分析，得到用于描述所述第一特征項的初始特征詞；

在標準特征詞庫中對所述初始特征詞進行匹配，得到與所述初始特征詞相匹配的標準特征詞，作為所述用于描述第一特征項的目標特征詞。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述對所述原始醫案文本進行分析，得到用于描述所述第一特征項的初始特征詞，包括：

基于醫學專用詞庫，對所述原始醫案文本進行詞法分析和/或句法分析，得到所述用于描述所述第一特征項的初始特征詞。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，還包括：

建立用于描述所述第一特征項的初始特征詞和目標特征詞的對應關系，并體現在所述目標醫案文本中。

8.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

確定所述原始醫案文本在第二特征項下對應的推斷特征詞，其中，所述推斷特征詞為在所述原始醫案文本中沒有記載的用于描述所述第二特征項的特征詞；

在所述目標醫案文本中所述推斷特征詞體現為屬于所述第二特征項的文本信息。

9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，所述確定所述原始醫案文本在第二特征項下對應的推斷特征詞，包括：

基于第二機器學習模型，確定所述原始醫案文本在所述第二特征項下對應的推斷特征詞，其中，所述第二機器學習模型通過對訓練樣本集中包括的歷史醫案文本與預置的用于描述所述第二特征項的推斷特征詞之間的對應關系進行訓練而得到。

10.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成目標醫案文本之后，還包括：

查找與所述目標醫案文本相匹配的預置醫案文本，其中，所述預置醫案文本在所述目標類別下的文本信息與所述目標文本單元相同或相似，所述目標類別包括用于描述患者個人信息的類別和/或用于描述患者癥狀的類別；

提取所述預置醫案文本中用于描述診斷信息的類別下的文本信息，作為參考診斷信息體現在所述目標醫案文本中。

11.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取原始醫案文本，包括：

獲取語音形式的醫案信息；對所述醫案信息進行語音識別，得到所述原始醫案文本；

或者，

獲取圖像形式的醫案信息；對所述醫案信息進行圖像識別，得到所述原始醫案文本。