[發明專利]基于電子病歷完善臨床指南的方法、裝置及存儲介質

在審

• 申請號: 201910532121.3
• 申請日: 2019-06-19
• 公開（公告）號: CN110379475A
• 公開（公告）日: 2019-10-25
• 發明（設計）人: 蔣雪涵;謝國彤;孫行智;趙惟;胡崗;徐卓揚
• 申請（專利權）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G16H10/60
• 分類號: G16H10/60;G16H20/00;G16H50/20;G06K9/62;G16H50/70
• 代理公司: 北京鴻元知識產權代理有限公司 11327
• 代理人: 李玉琦;張超艷

1.一種基于電子病歷完善臨床指南的方法，應用于電子裝置，其特征在于，包括：

對電子病歷進行結構化處理；

構建推薦模型并利用經過結構化處理的電子病歷數據訓練所述推薦模型；

通過訓練得到的推薦模型獲取與所述電子病歷數據對應的各個推薦結果的推薦概率；

選擇最大推薦概率對應的推薦結果作為最終推薦結果，并獲取與所述最終推薦結果所對應的推薦條件；

根據所述推薦條件和最終推薦結果生成對應的文本；

根據生成的文本完善臨床指南。

2.根據權利要求1所述的基于電子病歷完善臨床指南的方法，其特征在于，構建推薦模型的步驟包括：根據醫學知識庫和電子病歷數據對電子病歷進行分組；根據分組結果構建推薦模型。

3.根據權利要求1所述的基于電子病歷完善臨床指南的方法，其特征在于，構建推薦模型的步驟之前，還包括：

根據臨床指南篩選電子病歷信息；

根據篩選得到的電子病歷信息構成電子病歷數據，用于輸入推薦模型。

4.根據權利要求1所述的基于電子病歷完善臨床指南的方法，其特征在于，根據所述推薦條件和最終推薦結果生成對應的文本的步驟之前，還包括：

判斷所述推薦條件和最終推薦結果是否滿足預設標準，若滿足，則進行下一步，若不滿足，則剔除所述推薦條件和最終推薦結果，其中，所述預設標準包括所述推薦條件所覆蓋的人群占比超過第一設定閾值和所述最終推薦結果對應的治愈率超過第二設定閾值中的一種或兩種。

5.根據權利要求1所述的基于電子病歷完善臨床指南的方法，其特征在于，根據所述推薦條件和最終推薦結果生成對應的文本，包括：

將所述推薦條件和最終推薦結果進行標準化處理，所述標準化處理包括生成對應的推薦條件、判斷符和推薦內容；

根據標準化處理結果生成對應的文本。

6.根據權利要求1所述的基于電子病歷完善臨床指南的方法，其特征在于，根據生成的文本完善臨床指南的步驟之前，還包括：

根據醫學知識庫驗證生成的文本是否符合醫學知識，若符合，則進行下一步，若不符合，則剔除生成的文本。

7.根據權利要求1至6中任一項所述的基于電子病歷完善臨床指南的方法，其特征在于，根據生成的文本完善臨床指南，包括：

選取臨床指南中的推薦文本；

對所述推薦文本進行結構化處理；

根據經過結構化處理的推薦文本，將經過結構化處理的電子病歷數據劃分為臨床指南覆蓋數據和臨床指南不覆蓋數據；

根據所述臨床指南覆蓋數據獲取的推薦條件生成的文本對所述臨床指南進行修正，將所述臨床指南不覆蓋數據獲取的推薦條件生成的文本添加至所述臨床指南中。

8.一種電子裝置，其特征在于，該電子裝置包括：處理器；存儲器，所述存儲器中包括基于電子病歷完善臨床指南的程序，所述基于電子病歷完善臨床指南的程序被所述處理器執行時實現如下所述的基于電子病歷完善臨床指南的方法的步驟：

對電子病歷進行結構化處理；

構建推薦模型并利用經過結構化處理的電子病歷數據訓練所述推薦模型；

通過訓練得到的推薦模型獲取與所述電子病歷數據對應的各個推薦結果的推薦概率；

選擇最大推薦概率對應的推薦結果作為最終推薦結果，并獲取與所述最終推薦結果所對應的推薦條件；

根據所述推薦條件和最終推薦結果生成對應的文本；

根據生成的文本完善臨床指南。

9.根據權利要求8所述的電子裝置，其特征在于，所述基于電子病歷完善臨床指南的程序被所述處理器執行時，還實現如下的基于電子病歷完善臨床指南的方法的步驟：根據生成的文本完善臨床指南的步驟之前，根據醫學知識庫驗證生成的文本是否符合醫學知識，若符合，則進行下一步，若不符合，則剔除生成的文本。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質中包括基于電子病歷完善臨床指南的程序，所述基于電子病歷完善臨床指南的程序被處理器執行時，實現如權利要求1至7中任一項所述的基于電子病歷完善臨床指南的方法的步驟。