[發明專利]一種基于OCR與命名實體提取技術的臨床隊列數據協同校驗方法

有效

• 申請號: 201810323020.0
• 申請日: 2018-04-11
• 公開（公告）號: CN108597565B
• 公開（公告）日: 2021-07-02
• 發明（設計）人: 呂旭東;段會龍;田琪;劉夢舟
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G16H10/60
• 分類號: G16H10/60;G06F40/205;G06F40/151
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 忻明年

1.一種基于OCR與命名實體提取技術的臨床隊列數據協同校驗方法，其特征在于，包括：

步驟1，利用人工錄入方式將紙質病歷報告表電子化，得到人工錄入數據；

步驟2，利用OCR將紙質病歷報告表電子化，識別得到紙質病歷數據；

步驟3，利用命名實體提取技術從電子病歷中提取得到電子病歷數據；

步驟4，針對待校驗臨床隊列數據，比對人工錄入數據、紙質病歷數據和電子病歷數據，得到校驗結果；

不同數據來源具有不同的可信度，根據數據的一致性，以及數據來源的可信度設置校驗結果的錯誤等級；

步驟4中錯誤等級設定包括以下情況：

(1)同時存在紙質病歷數據、電子病歷數據和人工錄入數據

(1-1)、若紙質病歷數據、電子病歷數據和人工錄入數據均一致，校驗結果正確；

(1-2)、若紙質病歷數據與電子病歷數據一致，人工錄入數據與紙質病歷數據不一致，校驗結果為錄入錯誤，綜合紙質病歷數據和電子病歷數據的可信度設置錯誤等級；

(1-3)、若紙質病歷數據與電子病歷數據不一致，人工錄入數據與紙質病歷數據一致，校驗結果為填寫錯誤，根據電子病歷數據的可信度設置錯誤等級；

(1-4)、若紙質病歷數據與電子病歷數據不一致，人工錄入數據與電子病歷數據一致，校驗結果為識別錯誤；

(1-5)、若紙質病歷數據、電子病歷數據和人工錄入數據均不一致：

若電子病歷數據可信度大于紙質病歷數據可信度，校驗結果為錯誤，根據電子病歷數據可信度設置錯誤等級；

若電子病歷數據可信度不大于紙質病歷數據可信度，校驗結果為錄入錯誤，根據紙質病歷數據可信度設置錯誤等級；

(2)、存在紙質病歷數據和人工錄入數據，不存在電子病歷數據

若紙質病歷數據和人工錄入數據不一致，校驗結果為錄入錯誤，根據紙質病歷數據的可信度設置錯誤等級；

若紙質病歷數據和人工錄入數據一致，校驗結果為正確；

(3)、存在電子病歷數據和人工錄入數據，不存在紙質病歷數據

(3-1)、若電子病歷數據可信度大于人工錄入數據的可信度，電子病歷數據和人工錄入數據一致，校驗結果為正確；

(3-2)、若電子病歷數據可信度大于人工錄入數據的可信度，電子病歷數據和人工錄入數據不一致，校驗結果為錯誤，根據電子病歷數據可信度設置錯誤等級；

(3-3)、若電子病歷數據可信度不大于人工錄入數據的可信度，校驗結果為錄入錯誤，根據紙質病歷數據可信度設置錯誤等級；

(4)、存在人工錄入數據，不存在紙質病歷數據和電子病歷數據，校驗結束；

(5)、存在紙質病歷數據和電子病歷數據，不存在人工錄入數據

(5-1)、若紙質病歷數據和電子病歷數據一致，校驗結果為錄入遺漏，綜合紙質病歷數據和電子病歷數據的可信度設置錯誤等級；

(5-2)、若紙質病歷數據和電子病歷數據不一致，且電子病歷數據可信度大于紙質病歷數據可信度，校驗結果為遺漏，根據電子病歷數據可信度設置錯誤等級；

(5-3)、若紙質病歷數據和電子病歷數據不一致，且電子病歷數據可信度不大于紙質病歷數據可信度，校驗結果為錄入遺漏，根據紙質病歷數據可信度設置錯誤等級；

(6)、存在紙質病歷數據，不存在電子病歷數據和人工錄入數據，校驗結果為錄入遺漏，根據紙質病歷數據可信度設置錯誤等級；

(7)、存在電子病歷數據，不存在紙質病歷數據和人工錄入數據，校驗結果為填寫遺漏，根據電子病歷數據可信度設置錯誤等級；

(8)、不存在人工錄入數據、紙質病歷數據和電子病歷數據，校驗結束。

2.如權利要求1所述的基于OCR與命名實體提取技術的臨床隊列數據協同校驗方法，其特征在于，步驟4中，遍歷待校驗的臨床隊列數據中的所有數據字段，針對每一數據字段，分別對比人工錄入數據、紙質病歷數據和電子病歷數據，得到校驗結果。

3.如權利要求1所述的基于OCR與命名實體提取技術的臨床隊列數據協同校驗方法，其特征在于，所述紙質病歷數據和電子病歷數據均采用XML文件格式存儲。

4.如權利要求1～3任一項所述的基于OCR與命名實體提取技術的臨床隊列數據協同校驗方法，其特征在于，步驟4中，以病人ID作為唯一標識，保存對應的校驗結果。