[發明專利]藥品圖文信息違規檢測方法及系統

在審

• 申請號: 202010938436.0
• 申請日: 2020-09-09
• 公開（公告）號: CN111814793A
• 公開（公告）日: 2020-10-23
• 發明（設計）人: 張志浩;胡茂華
• 申請（專利權）人: 耀方信息技術（上海）有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/46;G06K9/62;G06F40/295;G06F16/33
• 代理公司: 上海一平知識產權代理有限公司 31266
• 代理人: 成春榮;竺云

1.一種藥品圖文信息違規檢測方法，其特征在于，包括：

獲取藥品的候選圖片和文字描述；

從所述候選圖片中提取藥品包裝區域；

對所述藥品包裝區域進行OCR識別，得到第一識別結果；

如果所述第一識別結果中存在預先設定的字符串，則根據所述文字描述或所述第一識別結果中的通用名和生產企業檢索已備案的廣告圖片，分別計算檢索結果中每一張已備案的廣告圖片和所述候選圖片的相似度，如果沒有一個相似度超過第一預設閾值則判定為違規；以及，

從所述第一識別結果中提取多項藥品信息，和所述文字描述中提取的多項藥品信息逐項比對，如果有至少一項藥品信息不一致則判定為違規。

2.如權利要求1所述的藥品圖文信息違規檢測方法，其特征在于，還包括：

如果所述第一識別結果中不存在所述預先設定的字符串，則對所述候選圖片進行OCR識別得到第二識別結果，對所述第二識別結果進行非藥品信息檢測，如果檢測到非藥品信息，則判定為違規。

3.如權利要求1所述的藥品圖文信息違規檢測方法，其特征在于，所述預先設定的字符串是“OTC”。

4.如權利要求1所述的藥品圖文信息違規檢測方法，其特征在于，所述相似度的計算方法采用Siamese Network、ORB算法、局部敏感哈希算法或結構相似性算法。

5.如權利要求1所述的藥品圖文信息違規檢測方法，其特征在于，所述獲取藥品的候選圖片和文字描述之后，還包括：

通過NER識別出所述文字描述中的功效詞；

從所述第一識別結果或所述文字描述中提取批準文號，在藥品主數據庫中檢索與該批準文號相匹配的藥品信息；

如果所識別出的功效詞有至少一個不在該藥品信息中，則判定為違規。

6.如權利要求2所述的藥品圖文信息違規檢測方法，其特征在于，所述對所述第二識別結果進行非藥品信息檢測，如果檢測到非藥品信息，則判定為違規，進一步包括：

通過規則引擎，判斷所述第二識別結果中的各項信息是否均屬于藥品主數據庫中的藥品信息，如果存在不屬于的信息項，則判定為違規；

通過對碼服務，在所述藥品主數據庫中匹配與所述第二識別結果相對應的藥品，如果匹配到對應的藥品，則從所述藥品主數據庫中提取該藥品的藥品信息，并計算所述第二識別結果和該藥品的藥品信息的文本相似度評分，如果該文本相似度評分小于第二預設閾值，則判定為違規；

如果未匹配到對應的藥品，則將所述第二識別結果發送到人工終端，供人工復核。

7.如權利要求1所述的藥品圖文信息違規檢測方法，其特征在于， 所述從所述第一識別結果中提取多項藥品信息，和所述文字描述中提取的多項藥品信息逐項比對，如果有至少一項藥品信息不一致則判定為違規，進一步包括：

分別從所述第一識別結果和所述文字描述中提取條形碼、批準文號、通用名、商品名、生產企業和規格的多項藥品信息；

分別對每項藥品信息進行比對，如果有至少一項藥品信息不一致，則判定為違規。

8.如權利要求1-7中任意一項所述的藥品圖文信息違規檢測方法，其特征在于，還包括：

當被判定為違規后，將所述藥品的候選圖片和文字描述發送到人工終端，供人工復核。

9.一種藥品圖文信息違規檢測系統，其特征在于，包括：

獲取模塊，用于獲取藥品的候選圖片和文字描述；

提取模塊，用于從所述候選圖片中提取藥品包裝區域；

識別模塊，用于對所述藥品包裝區域進行OCR識別，得到第一識別結果；

判決模塊，用于如果所述第一識別結果中存在預先設定的字符串，則根據所述文字描述中的通用名和生產企業檢索已備案的廣告圖片，分別計算檢索結果中每一張已備案的廣告圖片和所述候選圖片的相似度，如果沒有一個相似度超過閾值則判定為違規；

校驗模塊，用于從所述第一識別結果中提取多項藥品信息，和所述文字描述中提取的多項藥品信息逐項比對，如果有至少一項藥品信息不一致則判定為違規。