[發明專利]超聲科非病歷內容的過濾方法及系統

有效

• 申請號: 201810548693.6
• 申請日: 2018-05-31
• 公開（公告）號: CN109036570B
• 公開（公告）日: 2021-08-31
• 發明（設計）人: 崇偉峰
• 申請（專利權）人: 云知聲智能科技股份有限公司
• 主分類號: G16H50/70
• 分類號: G16H50/70
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種超聲科非病歷內容的過濾方法，其特征在于，所述超聲科非病歷內容的過濾方法包括：

獲取超聲科過濾模型；

基于獲取的所述超聲科過濾模型，接收輸入的待過濾內容；

識別輸入的所述待過濾內容是否符合預設超聲科規則；

若所述待過濾內容符合預設超聲科規則，則判斷所述待過濾內容為超聲內容；

若所述待過濾內容不符合預設超聲科規則，則按照預設過濾規則，將所述待過濾內容中的非病歷內容進行過濾；包括：

將所述待過濾內容分別輸入所述超聲科語言模型和非超聲科語言模型，計算得到所述待過濾內容出現的概率值p1和p2；

計算所述待過濾內容在所述超聲科語言模型中的占比值score：

score＝p1/(p1+p2)；

將得到的占比值score與預設閾值進行比較；

若所述占比值score大于或者等于所述預設閾值，則判斷所述待過濾內容為超聲內容；

若所述占比值score小于所述預設閾值，則判斷所述待過濾內容為非超聲內容，并將所述待過濾內容進行濾除。

2.如權利要求1所述的超聲科非病歷內容的過濾方法，其特征在于，所述獲取超聲科過濾模型，包括：

獲取歷史超聲科報告內容，訓練超聲科內容對應的語言模型；

利用人人對話的歷史語料數據和非超聲科病歷的其他歷史病歷數據，訓練所述語言模型，得到超聲科語言模型和非超聲科語言模型。

3.如權利要求1所述的超聲科非病歷內容的過濾方法，其特征在于，所述預設閾值的取值根據歷史判斷數據按照預設周期進行自動調整；

或者，所述預設閾值根據人工輸入的值進行設置。

4.如權利要求1或2所述的超聲科非病歷內容的過濾方法，其特征在于，所述超聲科非病歷內容的過濾方法還包括：

將所述待過濾內容中的超聲內容記錄至超聲報告中。

5.一種超聲科非病歷內容的過濾系統，其特征在于，所述超聲科非病歷內容的過濾系統包括：

模型獲取模塊，用于獲取超聲科過濾模型；

內容輸入模塊，用于基于獲取的所述超聲科過濾模型，接收輸入的待過濾內容；

內容過濾模塊，用于：

識別輸入的所述待過濾內容是否符合預設超聲科規則；

若所述待過濾內容符合預設超聲科規則，則判斷所述待過濾內容為超聲內容；

若所述待過濾內容不符合預設超聲科規則，則按照預設過濾規則，將所述待過濾內容中的非病歷內容進行過濾；

將所述待過濾內容分別輸入所述超聲科語言模型和非超聲科語言模型，計算得到所述待過濾內容出現的概率值p1和p2；

計算所述待過濾內容在所述超聲科語言模型中的占比值score：

score＝p1/(p1+p2)；

將得到的占比值score與預設閾值進行比較；

若所述占比值score大于或者等于所述預設閾值，則判斷所述待過濾內容為超聲內容；

若所述占比值score小于所述預設閾值，則判斷所述待過濾內容為非超聲內容，并將所述待過濾內容進行濾除。

6.如權利要求5所述的超聲科非病歷內容的過濾系統，其特征在于，所述模型獲取模塊用于：

獲取歷史超聲科報告內容，訓練超聲科內容對應的語言模型；

利用人人對話的歷史語料數據和非超聲科病歷的其他歷史病歷數據，訓練所述語言模型，得到超聲科語言模型和非超聲科語言模型。

7.如權利要求5所述的超聲科非病歷內容的過濾系統，其特征在于，所述預設閾值的取值根據歷史判斷數據按照預設周期進行自動調整；

或者，所述預設閾值根據人工輸入的值進行設置。

8.如權利要求5或6所述的超聲科非病歷內容的過濾系統，其特征在于，所述超聲科非病歷內容的過濾系統還包括：

內容記錄模塊，用于將所述待過濾內容中的超聲內容記錄至超聲報告中。