[發(fā)明專利]一種保險醫(yī)學(xué)編碼映射字典表生產(chǎn)方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010742001.9 | 申請日: | 2020-07-29 |
| 公開(公告)號: | CN112329450A | 公開(公告)日: | 2021-02-05 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 湯文巍;章智云 | 申請(專利權(quán))人: | 好人生(上海)健康科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F40/247 | 分類號: | G06F40/247;G06F40/126;G06F40/284;G06Q40/08 |
| 代理公司: | 合肥東邦滋原專利代理事務(wù)所(普通合伙) 34155 | 代理人: | 張海燕 |
| 地址: | 201100 上海市*** | 國省代碼: | 上海;31 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 保險 醫(yī)學(xué) 編碼 映射 字典 生產(chǎn) 方法 | ||
1.一種保險醫(yī)學(xué)編碼映射字典表生產(chǎn)方法,其特征在于:包括以下步驟:
步驟(1)背景調(diào)研:完成保險端醫(yī)學(xué)詞匯及相關(guān)解釋詞條的收集匯總,形成術(shù)語及規(guī)則語料庫;
步驟(2)語料庫拆分:對語料庫中保險醫(yī)學(xué)名詞及相關(guān)詞義解釋,為后續(xù)匹配準備;
步驟(3)臨床醫(yī)學(xué)詞匯結(jié)構(gòu)分層:對于輸入的臨床醫(yī)學(xué)詞匯,以ICD-10編碼規(guī)則為工具,對臨床醫(yī)學(xué)專業(yè)詞匯對應(yīng)的編碼進行結(jié)構(gòu)分層;
步驟(4)部位對應(yīng):對于保險醫(yī)學(xué)名詞中,能夠分離出疾病對應(yīng)人體部位的詞匯,將臨床醫(yī)學(xué)詞匯分離出的“疾病部位”與語料庫中保險醫(yī)學(xué)名詞中疾病部位進行匹配對應(yīng);
步驟(5)模型訓(xùn)練:利用現(xiàn)有獲得的醫(yī)療大數(shù)據(jù),包括就診記錄、患者數(shù)據(jù),對匹配模型進行BERT模型訓(xùn)練;
步驟(6)字典形成:形成臨床醫(yī)學(xué)-保險醫(yī)學(xué)編碼映射字典表,該字典表將臨床醫(yī)學(xué)詞匯及編碼與保險醫(yī)學(xué)中關(guān)注的疾病類型、病因、以及診療手段形成映射。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種保險醫(yī)學(xué)編碼映射字典表生產(chǎn)方法,其特征在于:所述步驟(1)中對在售保險產(chǎn)品,針對各商業(yè)保險機構(gòu)產(chǎn)品的條款目錄,包括疾病描述信息,以及銀保監(jiān)會健康險產(chǎn)品備案信息進行調(diào)研入庫。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種保險醫(yī)學(xué)編碼映射字典表生產(chǎn)方法,其特征在于:所述步驟(2)中將無實義的冗余詞匯過濾篩選后,進行拆分,拆分結(jié)果為保險機構(gòu)對疾病名稱的命名本身及保險條款中對相關(guān)詞義的解釋兩部分。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種保險醫(yī)學(xué)編碼映射字典表生產(chǎn)方法,其特征在于:所述步驟(3)中形成疾病、MCD疾病大類、病因、定語描述結(jié)構(gòu)分層。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種保險醫(yī)學(xué)編碼映射字典表生產(chǎn)方法,其特征在于:所述步驟(4)中首先完成疾病產(chǎn)生部位的對應(yīng),保險醫(yī)學(xué)和臨床醫(yī)學(xué)分術(shù)語分離出的人體部位能夠達到強關(guān)聯(lián),下一步進行描述性詞義解釋的模型訓(xùn)練;對于保險醫(yī)學(xué)名詞中無法分離出對應(yīng)人體部位的疾病詞匯,將疾病名稱和詞義解釋分離后,以詞義解釋的匹配模型結(jié)果為準。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種保險醫(yī)學(xué)編碼映射字典表生產(chǎn)方法,其特征在于:所述步驟(5)中模型中采用現(xiàn)有的醫(yī)療記錄數(shù)據(jù)的文本語料進行訓(xùn)練;訓(xùn)練過程中,輸入的文字每個字都會被轉(zhuǎn)化為字向量,與描述全局語義信息的文本向量和用以區(qū)分處于不同位置字詞的附加的位置向量,共同組成模型的輸入部分;隨著數(shù)據(jù)庫中醫(yī)療數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴展,BERT模型的訓(xùn)練結(jié)果會更精確;利用BERT模型完成“MDC疾病大類、病因、定語描述”與保險端醫(yī)學(xué)詞匯語料庫中相關(guān)詞義解釋部分的語義相似度匹配;為了進一步避免系統(tǒng)性風(fēng)險,將匹配后的數(shù)據(jù)遞交至臨床醫(yī)學(xué)專家進行復(fù)核。
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