[發明專利]面向臨床診療數據整合的方法和系統

在審

• 申請號: 202011542657.2
• 申請日: 2020-12-24
• 公開（公告）號: CN112560494A
• 公開（公告）日: 2021-03-26
• 發明（設計）人: 李思成;曹詩琴;李妍
• 申請（專利權）人: 寶創瑞海（北京）科技發展有限公司
• 主分類號: G06F40/295
• 分類號: G06F40/295;G06F40/30;G06F16/33;G06F16/332;G06K9/62;G16H10/20
• 代理公司: 北京久誠知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 11542
• 代理人: 翟麗紅

本發明提供一種面向臨床診療數據整合方法和系統，涉及醫療數據處理技術領域。本發明實施例獲取面向臨床診療的原始數據并進行預處理；將所述原始數據輸入預先訓練好的自然語言處理模型中，得到結果數據集；根據所述結果數據集，得到定向需求數據。定制化面向臨床診療數據整合，針對性強；數據產出結構化，可應用性強。

技術領域

本發明涉及醫療數據處理技術領域，具體涉及一種面向臨床診療數據整合的方法和系統。

背景技術

醫生對患者診療和治療過程中產生的數據，包括患者的基本數據、電子病歷、診療數據、醫學影像數據、醫學管理、經濟數據、醫療設備和儀器數據等，以患者為中心，成為醫療數據的主要來源。

目前，針對面向臨床診療數據相關的多維臨床試驗數據，現有的處理模型涉及文法開發，需要將文法結果和實際應用數據結合做特有化的語義表征關聯，但由于當前自然語言中存在海量的文法結構，造成搜索空間巨大，避免生成歧義輸出對現有產品是一大挑戰。此外，醫療數據存在敏感性，需要二次脫敏處理；醫療結構化數據需求特殊，非定制化處理模型無法滿足多機構需求。

然而，醫療大數據蘊藏著豐富的有用信息。如何對上述面向臨床診療數據的多維臨床試驗數據進行有效挖掘和提煉，從而針對性地對患者用戶的病情進行監控，以便于后續的進一步信息推薦，成為當下的熱點問題。

發明內容

(一)解決的技術問題

針對現有技術的不足，本發明提供了一種面向臨床診療數據整合的方法和系統，解決了現有技術無法深層次利用面向臨床診療數據的技術問題。

(二)技術方案

為實現以上目的，本發明通過以下技術方案予以實現：

一種面向臨床診療數據整合的方法，包括：

S1、獲取面向臨床診療的原始數據并進行預處理；

S2、將所述原始數據輸入預先訓練好的自然語言處理模型中，得到結果數據集；

S3、根據所述結果數據集，得到定向需求數據。

優選的，所述原始數據包括臨床試驗病歷數據表頭和源數據，所述原始數據中設置數據識別字段用于數據查重、數據拼接或數據擴容。

優選的，所述預處理包括數據清洗、數據向量化。

優選的，所述步驟S2中的自然語言處理模型的構建過程包括：

獲取多條面向臨床診療的多維臨床試驗的原始數據，并確定所述面向臨床診療的多維臨床試驗的原始數據對應的結果數據集，

將所述面向臨床診療的多維臨床試驗的原始數據作為訓練樣本，將對應的結果數據集作為輸出標簽，構建訓練數據庫；

基于所述訓練數據庫，采用深度學習算法進行模型訓練，得到所述自然語言處理模型。

優選的，所述采用深度學習算法進行模型訓練包括：

將所述一條原始數據進行實體識別并進行命名，結合語法進行分析、語義分析、標記和重組，重組后形成第一結果數據集。

優選的，所述步驟S3具體包括：根據所述結果數據集，并配合人工修正以后，得到結構化面向臨床診療的定向需求數據。

一種面向臨床診療數據整合的系統，包括：

獲取模塊，用于獲取面向臨床診療的原始數據并進行預處理；

處理模塊，用于將所述原始數據輸入預先訓練好的自然語言處理模型中，得到結果數據集；

輸出模塊，用于根據所述結果數據集，得到定向需求數據。