[發(fā)明專利]醫(yī)療數(shù)據(jù)的自動驗證在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010865057.3 | 申請日: | 2020-08-25 |
| 公開(公告)號: | CN112435753A | 公開(公告)日: | 2021-03-02 |
| 發(fā)明(設計)人: | 劉大泉;錢茵;陶曉君;王洪春;邢偉彬;張晨曦;張義;周琪 | 申請(專利權)人: | 豪夫邁·羅氏有限公司;山東大學齊魯醫(yī)院 |
| 主分類號: | G16H50/70 | 分類號: | G16H50/70;G06N20/00 |
| 代理公司: | 北京市金杜律師事務所 11256 | 代理人: | 羅利娜 |
| 地址: | 瑞士*** | 國省代碼: | 暫無信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 醫(yī)療 數(shù)據(jù) 自動 驗證 | ||
本公開的實施例涉及醫(yī)療數(shù)據(jù)的自動驗證。本公開的一些實施例提供一種用于醫(yī)療數(shù)據(jù)驗證的方法。該方法包括獲得在醫(yī)療測試中生成的目標醫(yī)療數(shù)據(jù),以及獲得用于驗證醫(yī)療數(shù)據(jù)的機器學習模型。機器學習模型表示醫(yī)療數(shù)據(jù)和驗證結果之間的關聯(lián),該驗證結果指示與要對醫(yī)療數(shù)據(jù)執(zhí)行的預定動作相關的信息。該方法還包括通過將目標醫(yī)療數(shù)據(jù)應用于機器學習模型來確定針對目標醫(yī)療數(shù)據(jù)的目標驗證結果,該目標驗證結果指示與要對目標醫(yī)療數(shù)據(jù)執(zhí)行的目標動作相關的信息,目標動作選自預定動作。通過該方案,可以以高準確性、高效率且較少的手動工作來實現(xiàn)自動醫(yī)療數(shù)據(jù)驗證。
技術領域
本公開的實施例總體上涉及計算機科學領域,并且具體地涉及用于醫(yī)療數(shù)據(jù)的自動驗證的方法、設備和計算機程序產(chǎn)品。
背景技術
在醫(yī)療實驗室中幾乎每天都在執(zhí)行醫(yī)療測試,因此大量醫(yī)療測試報告被生成以呈現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)。在將醫(yī)療測試報告發(fā)布給臨床部或患者之前,要啟動驗證過程來確保報告中呈現(xiàn)的醫(yī)療數(shù)據(jù)是有效的,以避免對患者的錯誤診斷。然而,即使已經(jīng)引入了一些自動功能,在當前的驗證過程中仍需要大量工作。
當前,基于規(guī)則的引擎被用于驗證醫(yī)療測試報告。基于規(guī)則的引擎被配置為通過確定醫(yī)療測試報告中的測試結果是否滿足預定規(guī)則,來驗證該報告是否可以被直接傳遞給臨床部或患者。不滿足一個或多個預定規(guī)則的醫(yī)療測試報告將被提供給實驗室專家,以他們的醫(yī)療經(jīng)驗和知識進行人工審核。
即使在當前基于規(guī)則的功能的支持下,醫(yī)療數(shù)據(jù)的驗證也必須花費大量人力。除人力資源成本外,驗證的準確性和效率可能會取決于實驗室技術人員的經(jīng)驗和專業(yè)水平而有所不同。因此,期望獲得一種用于醫(yī)療數(shù)據(jù)的自動驗證的方案,以用較少的手動工作來實現(xiàn)高準確性和高效率。
發(fā)明內(nèi)容
總體上,本公開的示例實施例提供了一種用于醫(yī)療數(shù)據(jù)的自動驗證的方案。
在第一方面,提供了一種用于醫(yī)療數(shù)據(jù)驗證的方法。該方法包括獲得在醫(yī)療測試中生成的目標醫(yī)療數(shù)據(jù),以及獲得用于驗證醫(yī)療數(shù)據(jù)的機器學習模型。機器學習模型表示醫(yī)療數(shù)據(jù)與驗證結果之間的關聯(lián),并且該驗證結果指示與要對醫(yī)療數(shù)據(jù)執(zhí)行的預定動作相關的信息。該方法還包括通過將目標醫(yī)療數(shù)據(jù)應用于機器學習模型來確定針對目標醫(yī)療數(shù)據(jù)的目標驗證結果,該目標驗證結果指示與要對目標醫(yī)療數(shù)據(jù)執(zhí)行的目標動作相關的信息,目標動作選自預定動作。
在第二方面,提供了一種提供用于驗證醫(yī)療數(shù)據(jù)的機器學習模型的方法。該方法包括:獲得訓練數(shù)據(jù),該訓練數(shù)據(jù)包括歷史醫(yī)療數(shù)據(jù)和相關聯(lián)的標注信息。標注信息指示對歷史醫(yī)療數(shù)據(jù)執(zhí)行的預定動作。該方法還包括:基于訓練數(shù)據(jù)來生成用于驗證醫(yī)療數(shù)據(jù)的第一機器學習模型,使得第一機器學習模型表示醫(yī)療數(shù)據(jù)與驗證結果之間的關聯(lián),該驗證結果指示與要對醫(yī)療數(shù)據(jù)執(zhí)行的預定動作相關的信息。
在第三方面,提供了一種電子設備。該電子設備包括至少一個處理器以及包括計算機可讀指令的至少一個存儲器,計算機可讀指令在由電子設備的至少一個處理器執(zhí)行時使電子設備執(zhí)行上述第一方面中的方法的步驟。
在第四方面,提供了一種電子設備。該電子設備包括:至少一個處理器以及包括計算機可讀指令的至少一個存儲器,計算機可讀指令在由電子設備的至少一個處理器執(zhí)行時使電子設備執(zhí)行上述第二方面中的方法的步驟。
在第五方面,提供了一種計算機程序產(chǎn)品。該計算機程序產(chǎn)品包括指令,該指令在由裝置的處理器執(zhí)行時使該裝置執(zhí)行上述第一方面中的任何一種方法的步驟。
在第六方面,提供了一種計算機程序產(chǎn)品。該計算機程序產(chǎn)品包括指令,該指令在由裝置的處理器執(zhí)行時使該裝置執(zhí)行上述第二方面中的任何一種方法的步驟。
應當理解,發(fā)明內(nèi)容部分無意標識本公開的實施例的關鍵或必要特征,也無意用于限制本公開的范圍。本公開的其他特征通過以下描述將變得容易理解。
附圖說明
當結合以下附圖閱讀時,可以更好地理解本發(fā)明實施例的以下詳細描述,其中:
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- 數(shù)據(jù)顯示系統(tǒng)、數(shù)據(jù)中繼設備、數(shù)據(jù)中繼方法、數(shù)據(jù)系統(tǒng)、接收設備和數(shù)據(jù)讀取方法
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- 數(shù)據(jù)發(fā)送方法、數(shù)據(jù)再現(xiàn)方法、數(shù)據(jù)發(fā)送裝置及數(shù)據(jù)再現(xiàn)裝置
- 數(shù)據(jù)發(fā)送方法、數(shù)據(jù)再現(xiàn)方法、數(shù)據(jù)發(fā)送裝置及數(shù)據(jù)再現(xiàn)裝置





