[發(fā)明專利]醫(yī)療文本數(shù)據(jù)的處理方法、裝置、計(jì)算機(jī)設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010583894.7
• 申請(qǐng)日: 2020-06-23
• 公開（公告）號(hào): CN111797629B
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 許水琴
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 平安醫(yī)療健康管理股份有限公司
• 主分類號(hào): G06F40/295
• 分類號(hào): G06F40/295;G06F40/216;G06F16/35;G06N3/04;G06N7/00
• 代理公司: 深圳市明日今典知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44343
• 代理人: 王杰輝

1.一種醫(yī)療文本數(shù)據(jù)的處理方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取醫(yī)療文本數(shù)據(jù)；

將所述醫(yī)療文本數(shù)據(jù)分別輸入至第一識(shí)別模型、第二識(shí)別模型以及第三識(shí)別模型中；其中，所述第一識(shí)別模型為基于公開數(shù)據(jù)集訓(xùn)練BiLSTM-CRF模型所得到，所述第二識(shí)別模型為基于醫(yī)療領(lǐng)域數(shù)據(jù)集訓(xùn)練BiLSTM-CRF模型所得到，所述第三識(shí)別模型為基于所述公開數(shù)據(jù)集以及醫(yī)療領(lǐng)域數(shù)據(jù)集訓(xùn)練BiLSTM-CRF模型所得到；

通過(guò)所述第一識(shí)別模型預(yù)測(cè)所述醫(yī)療文本數(shù)據(jù)中每個(gè)字符對(duì)應(yīng)為各個(gè)標(biāo)注的第一概率；通過(guò)所述第二識(shí)別模型預(yù)測(cè)所述醫(yī)療文本數(shù)據(jù)中每個(gè)字符對(duì)應(yīng)為各個(gè)標(biāo)注的第二概率；通過(guò)所述第三識(shí)別模型預(yù)測(cè)所述醫(yī)療文本數(shù)據(jù)中每個(gè)字符對(duì)應(yīng)為各個(gè)標(biāo)注的第三概率；其中，所述第一概率最大的標(biāo)注作為所述第一識(shí)別模型預(yù)測(cè)所述字符的第一標(biāo)注結(jié)果，所述第二概率最大的標(biāo)注作為所述第二識(shí)別模型預(yù)測(cè)所述字符的第二標(biāo)注結(jié)果，所述第三概率最大的標(biāo)注作為所述第三識(shí)別模型預(yù)測(cè)所述字符的第三標(biāo)注結(jié)果；

分別判斷每個(gè)所述字符對(duì)應(yīng)的所述第一標(biāo)注結(jié)果、第二標(biāo)注結(jié)果、第三標(biāo)注結(jié)果是否相同；

若相同，則將所述第一標(biāo)注結(jié)果確定為所述字符對(duì)應(yīng)的標(biāo)注結(jié)果；

根據(jù)所述標(biāo)注結(jié)果，提取所述醫(yī)療文本數(shù)據(jù)中的命名實(shí)體，將所述命名實(shí)體輸入至支付測(cè)算工具中進(jìn)行支付測(cè)算處理；

所述分別判斷每個(gè)所述字符對(duì)應(yīng)的所述第一標(biāo)注結(jié)果、第二標(biāo)注結(jié)果、第三標(biāo)注結(jié)果是否相同的步驟之后，包括：

若不相同，則根據(jù)所述第一識(shí)別模型預(yù)測(cè)所述字符為所述第三標(biāo)注結(jié)果的第一概率、所述第二識(shí)別模型預(yù)測(cè)所述字符為所述第三標(biāo)注結(jié)果的第二概率、所述第三識(shí)別模型預(yù)測(cè)所述字符為第三標(biāo)注結(jié)果的第三概率，以及所述第一識(shí)別模型、第二識(shí)別模型、第三識(shí)別模型的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)權(quán)重，計(jì)算所述字符預(yù)測(cè)為所述第三標(biāo)注結(jié)果的總概率；

判斷所述總概率是否大于閾值，若是，則將所述第三標(biāo)注結(jié)果作為所述字符對(duì)應(yīng)的標(biāo)注結(jié)果；

根據(jù)所述標(biāo)注結(jié)果，提取所述醫(yī)療文本數(shù)據(jù)中的命名實(shí)體，將所述命名實(shí)體輸入至支付測(cè)算工具中進(jìn)行支付測(cè)算處理。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的醫(yī)療文本數(shù)據(jù)的處理方法，其特征在于，所述將所述醫(yī)療文本數(shù)據(jù)分別輸入至第一識(shí)別模型、第二識(shí)別模型以及第三識(shí)別模型中的步驟之前，包括：

依次將醫(yī)療領(lǐng)域數(shù)據(jù)集中的樣本數(shù)據(jù)輸入至第一識(shí)別模型、第二識(shí)別模型以及第三識(shí)別模型中進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到每個(gè)樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的標(biāo)注結(jié)果；其中，所述樣本數(shù)據(jù)包括正確標(biāo)注結(jié)果；

根據(jù)預(yù)測(cè)得到的所有所述樣本數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的標(biāo)注結(jié)果以及所述樣本數(shù)據(jù)的正確標(biāo)注結(jié)果，分別計(jì)算所述第一識(shí)別模型、第二識(shí)別模型以及第三識(shí)別模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率；

計(jì)算所述第一識(shí)別模型、第二識(shí)別模型以及第三識(shí)別模型預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確率的比值，并根據(jù)所述比值確定所述第一識(shí)別模型、第二識(shí)別模型以及第三識(shí)別模型的預(yù)測(cè)結(jié)果對(duì)應(yīng)的預(yù)設(shè)權(quán)重。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的醫(yī)療文本數(shù)據(jù)的處理方法，其特征在于，所述將所述醫(yī)療文本數(shù)據(jù)分別輸入至第一識(shí)別模型、第二識(shí)別模型以及第三識(shí)別模型中的步驟之前，包括：

基于所述公開數(shù)據(jù)集訓(xùn)練BiLSTM-CRF模型得到所述第一識(shí)別模型，基于所述醫(yī)療領(lǐng)域數(shù)據(jù)集訓(xùn)練BiLSTM-CRF模型得到所述第二識(shí)別模型，基于所述公開數(shù)據(jù)集以及醫(yī)療領(lǐng)域數(shù)據(jù)集訓(xùn)練BiLSTM-CRF模型得到第三識(shí)別模型；

從所述第一識(shí)別模型、第二識(shí)別模型以及第三識(shí)別模型中隨機(jī)選擇出兩個(gè)模型，并依次從無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)集中選擇一個(gè)無(wú)標(biāo)注目標(biāo)數(shù)據(jù)輸入至選擇出的兩個(gè)模型中進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到兩個(gè)模型對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)標(biāo)注結(jié)果；

若兩個(gè)所述模型對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)標(biāo)注結(jié)果相同，則將所述無(wú)標(biāo)注目標(biāo)數(shù)據(jù)添加對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)標(biāo)注結(jié)果之后，輸入至未選擇的第三個(gè)模型中進(jìn)行迭代訓(xùn)練。