[發明專利]基于人工智能的電子病例錄入方法、裝置、終端及介質

有效

• 申請號: 202011481853.3
• 申請日: 2020-12-15
• 公開（公告）號: CN112634889B
• 公開（公告）日: 2023-08-08
• 發明（設計）人: 鄒洪偉
• 申請（專利權）人: 深圳平安智慧醫健科技有限公司
• 主分類號: G16H10/60
• 分類號: G16H10/60;G10L15/22
• 代理公司: 深圳市賽恩倍吉知識產權代理有限公司 44334
• 代理人: 孫芬

1.一種基于人工智能的電子病例錄入方法，其特征在于，所述方法包括：

根據患者的就診申請獲取電子病例參考模板；

采集就診過程中的語音并對所述語音進行語音分離得到多個問題語音及每個問題語音對應的回答語音；

識別每個問題語音得到問題文本及識別每個回答語音得到回答文本，當所述回答文本的文本長度超過預設文本長度閾值時，根據每個問題文本及所述問題文本對應的回答文本生成多個組合文本，其中，所述預設文本長度閾值為BERT模型允許輸入的最大文本長度；

采用所述BERT模型識別每個組合文本中的每個文本字符的文本向量；

計算每個文本字符的文本向量的答案概率并根據所述答案概率確定每個問題文本對應的答案文本，包括：計算所述文本字符的文本向量的第一向量值；計算所述文本字符對應的組合文本的文本向量的第二向量值；根據所述第一向量值及所述第二向量值計算所述文本字符的答案概率；確定大于預設概率閾值的答案概率對應的文本字符為目標文本字符；根據所述問題文本對應的多個組合文本中的目標文本字符生成答案文本；

將多個問題文本及每個問題文本對應的答案文本錄入所述電子病例參考模板得到電子病例。

2.如權利要求1所述的基于人工智能的電子病例錄入方法，其特征在于，所述根據患者的就診申請獲取電子病例參考模板包括：

解析所述就診申請得到就診科室類型；

獲取與所述就診科室類型對應的電子病例參考模板。

3.如權利要求1所述的基于人工智能的電子病例錄入方法，其特征在于，所述根據每個問題文本及所述問題文本對應的回答文本生成多個組合文本包括：

針對每個問題文本，從所述回答文本的第一個文本字符開始無重疊滑動預設第一長度的滑動窗口，并在每次滑動之后判斷是否滿足滑動結束條件；

當確定滿足滑動結束條件時，停止所述滑動窗口的滑動，并將每次滑動時所述滑動窗口在所述回答文本中的開始位置和結束位置確定為字符切分節點；

從每個所述字符切分節點開始，從所述回答文本中切分出預設第二長度的文本字符得到多個文本片段；

將所述問題文本與對應的多個文本片段中的每一個文本片段分別進行拼接得到多個組合文本。

4.如權利要求1至3中任意一項所述的基于人工智能的電子病例錄入方法，其特征在于，所述方法還包括：

調用疾病等級識別模型識別所述電子病例的疾病等級；

確定所述就診申請對應的就診醫生并獲取所述就診醫生的就診等級；

根據所述疾病等級及所述就診等級判斷是否需要轉診就診；

當根據所述疾病等級及所述就診等級確定需要轉診就診時，生成轉診申請單。

5.如權利要求4所述的基于人工智能的電子病例錄入方法，其特征在于，所述調用疾病等級識別模型識別所述電子病例的疾病等級包括：

識別所述電子病例中的多個實體類型及每個實體類型對應的實體名稱、實體屬性；

根據所述類型及每個實體類型對應的實體名稱、實體屬性構建實體屬性向量；

輸入實體屬性向量至疾病等級識別模型中進行疾病等級的識別。

6.如權利要求2所述的基于人工智能的電子病例錄入方法，其特征在于，在所述解析所述就診申請得到就診科室類型之前，所述方法還包括：

接收就診申請；

保存所述就診申請至WebSocket消息隊列；

通過所述WebSocket消息隊列實時推送WebSocket消息至前端。