[發明專利]基于病歷的輔助決策方法、裝置、電子設備和存儲介質

有效

• 申請號: 202010032543.7
• 申請日: 2020-01-13
• 公開（公告）號: CN111259111B
• 公開（公告）日: 2022-02-18
• 發明（設計）人: 高麗蓉;肖飛;趙景鶴;胡加學;賀志陽;甘露;張正欣
• 申請（專利權）人: 安徽科大訊飛醫療信息技術有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G16H50/70
• 代理公司: 北京路浩知識產權代理有限公司 11002
• 代理人: 程琛

1.一種基于病歷的輔助決策方法，其特征在于，包括：

確定病歷文本，以及所述病歷文本的關鍵信息和/或潛在信息；

將所述病歷文本，以及所述病歷文本的關鍵信息和/或潛在信息輸入至語義提取模型，得到所述語義提取模型輸出的病歷語義表示；

基于所述病歷語義表示進行輔助決策；

其中，所述語義提取模型是基于樣本病歷語義表示和匹配病歷語義表示的相似度訓練得到的；所述樣本病歷語義表示和所述匹配病歷語義表示是所述語義提取模型基于樣本病歷文本、所述樣本病歷文本的匹配病歷文本、所述樣本病歷文本的樣本關鍵信息和/或樣本潛在信息，以及所述匹配病歷文本的匹配關鍵信息和/或匹配潛在信息確定的；

所述匹配病歷文本包括對應樣本病歷文本的正匹配病歷文本和/或負匹配病歷文本，所述語義提取模型的訓練目標是最大化所述樣本病歷文本的樣本病歷語義表示與所述正匹配病歷文本的匹配病歷語義表示的相似度，和/或，最小化所述樣本病歷文本的樣本病歷語義表示與所述負匹配病歷文本的匹配病歷語義表示的相似度。

2.根據權利要求1所述的基于病歷的輔助決策方法，其特征在于，所述確定病歷文本，以及所述病歷文本的關鍵信息和潛在信息，具體包括：

確定所述病歷文本；

將所述病歷文本輸入至命名實體識別模型，得到所述命名實體識別模型輸出的所述關鍵信息；其中，所述命名實體識別模型是基于樣本病歷文本以及樣本關鍵信息訓練得到的；

推導所述病歷文本和/或所述關鍵信息，得到所述潛在信息。

3.根據權利要求2所述的基于病歷的輔助決策方法，其特征在于，所述推導所述病歷文本和/或所述關鍵信息，得到所述潛在信息，具體包括：

基于所述病歷文本，確定個人相關信息和/或既往信息；

和/或，基于所述關鍵信息，確定所述關鍵信息對應的關聯信息。

4.根據權利要求1至3中任一項所述的基于病歷的輔助決策方法，其特征在于，所述樣本病歷語義表示和所述匹配病歷語義表示的確定方法，包括：

將所述樣本病歷文本、所述樣本關鍵信息、所述樣本潛在信息，以及所述匹配病歷文本、所述匹配關鍵信息和所述匹配潛在信息輸入至所述語義提取模型的初始語義表示層，得到所述初始語義表示層輸出的樣本初始文本特征、樣本初始關鍵特征、樣本初始潛在特征，以及匹配初始文本特征、匹配初始關鍵特征、匹配初始潛在特征；

將所述樣本初始文本特征、樣本初始關鍵特征、樣本初始潛在特征，以及匹配初始文本特征、匹配初始關鍵特征、匹配初始潛在特征輸入至所述語義提取模型的共同語義表示層，得到所述共同語義表示層輸出的所述樣本病歷語義表示和所述匹配病歷語義表示。

5.根據權利要求4所述的基于病歷的輔助決策方法，其特征在于，所述將所述樣本初始文本特征、樣本初始關鍵特征、樣本初始潛在特征，以及匹配初始文本特征、匹配初始關鍵特征、匹配初始潛在特征輸入至所述語義提取模型的共同語義表示層，得到所述共同語義表示層輸出的所述樣本病歷語義表示和所述匹配病歷語義表示，具體包括：

對樣本拼接特征和匹配拼接特征進行注意力交互，得到樣本注意力特征和匹配注意力特征；其中，所述樣本拼接特征是拼接所述樣本初始文本特征和所述樣本初始關鍵特征得到的，所述匹配拼接特征是拼接所述匹配初始文本特征和所述匹配初始關鍵特征得到的；

基于所述樣本注意力特征和所述樣本初始潛在特征，確定所述樣本病歷語義表示；

基于所述匹配注意力特征和所述匹配初始潛在特征，確定所述匹配病歷語義表示。

6.根據權利要求1至3中任一項所述的基于病歷的輔助決策方法，其特征在于，所述將所述病歷文本，以及所述病歷文本的關鍵信息和/或潛在信息輸入至語義提取模型，得到所述語義提取模型輸出的病歷語義表示，具體包括：

將所述病歷文本，以及所述病歷文本的關鍵信息和潛在信息分別輸入至所述語義提取模型的初始語義表示層，得到所述初始語義表示層輸出的初始文本特征、初始關鍵特征以及初始潛在特征；

將所述初始文本特征、所述初始關鍵特征以及所述初始潛在特征輸入至所述語義提取模型的共同語義表示層，得到所述共同語義表示層輸出的病歷語義表示。