[發明專利]電子病歷數據處理方法、裝置、電子設備及可讀介質

有效

• 申請號: 201811624762.3
• 申請日: 2018-12-28
• 公開（公告）號: CN111383726B
• 公開（公告）日: 2023-06-27
• 發明（設計）人: 宋海波;李馨齡;莊鴻蒙;欒天野
• 申請（專利權）人: 國家食品藥品監督管理總局藥品評價中心;醫渡云（北京）技術有限公司
• 主分類號: G16H10/60
• 分類號: G16H10/60;G16H50/20
• 代理公司: 北京律智知識產權代理有限公司 11438
• 代理人: 袁禮君;闞梓瑄

1.一種電子病歷數據處理方法，其特征在于，包括：

由目標電子病歷數據中抽取特征數據與其對應的時間標簽，所述特征數據包括：基礎數據、診斷數據、檢查數據、用藥數據、檢驗數據；

基于所述時間標簽判斷所述特征數據是否滿足預定條件；

在滿足預定條件時，將所述特征數據輸入藥物損傷風險模型中，確定所述用藥數據中每一個藥品的藥物損傷概率；以及

將藥物損傷概率最大的藥品確定為目標藥品；

其中，所述藥物損傷評估模型是通過確診的藥物損傷的特征數據對機器學習模型進行訓練生成；

其中，所述基于所述時間標簽判斷所述特征數據是否滿足預定條件包括：按照預定規則確定至少一個目標時間標簽；基于所述至少一個目標時間標簽將所述特征數據分為至少一個特征集合；確定對應于所述至少一個特征集合的目標規則；以及基于所述目標規則與所述至少一個特征集合判斷所述特征數據是否滿足預定條件。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，由目標電子病歷數據中抽取特征數據與其對應的時間標簽包括：

實時獲取原始電子病歷；

通過結構化方法由原始電子病歷中獲取目標疾病相關數據；以及

由所述目標疾病相關數據中提取所述特征數據與其對應的時間標簽。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述時間標簽判斷所述特征數據是否滿足預定條件還包括：

通過目標疾病的診斷規范生成所述目標規則；所述目標規則分為前置規則與后置規則。

4.如權利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述目標規則與所述至少一個特征集合判斷所述特征數據是否滿足預定條件包括：

確定至少一個特征集合中的基礎數據、診斷數據、檢查數據、用藥數據、檢驗數據的時間關聯關系；

基于所述時間關聯關系，判斷所述至少一個特征集合是否滿足所述目標規則的前置規則和后置規則；以及

在所述至少一個特征集合滿足所述目標規則的前置規則和后置規則時，確定所述特征集合滿足預定條件。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，將藥物損傷概率最大的藥品確定為目標藥品后還包括：

根據目標藥品與其對應的所述藥物損傷概率更新藥品疾病數據庫。

6.如權利要求1所述的方法，其特征在于，將藥物損傷概率最大的藥品確定為目標藥品后還包括：

由電子病例庫中提取與所述目標電子病歷數據相似的電子病歷數據；以及

向所述相似的電子病歷數據發送預警信息。

7.一種電子病歷數據處理裝置，其特征在于，包括：

抽取模塊，用于由目標電子病歷數據中抽取特征數據與其對應的時間標簽，所述特征數據包括：基礎數據、診斷數據、檢查數據、用藥數據、檢驗數據；

判斷模塊，用于基于所述時間標簽判斷所述特征數據是否滿足預定條件；

識別模塊，用于在滿足預定條件時，將所述特征數據輸入藥物損傷風險模型中，確定所述用藥數據中每一個藥品的藥物損傷概率；其中，所述藥物損傷評估模型是通過確診的藥物損傷的特征數據對機器學習模型進行訓練生成；以及

處理模塊，用于將藥物損傷概率最大的藥品確定為目標藥品；

其中，所述判斷模塊還用于按照預定規則確定至少一個目標時間標簽；基于所述至少一個目標時間標簽將所述特征數據分為至少一個特征集合；確定對應于所述至少一個特征集合的目標規則；以及基于所述目標規則與所述至少一個特征集合判斷所述特征數據是否滿足預定條件。

8.一種電子設備，其特征在于，包括：

一個或多個處理器；

存儲裝置，用于存儲一個或多個程序；

當所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執行，使得所述一個或多個處理器實現如權利要求1-6中任一所述的方法。

9.一種計算機可讀介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述程序被處理器執行時實現如權利要求1-6中任一所述的方法。