[發明專利]醫學數據的對碼方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202011635794.0
• 申請日: 2020-12-31
• 公開（公告）號: CN112733528B
• 公開（公告）日: 2023-02-14
• 發明（設計）人: 許坷坷
• 申請（專利權）人: 深圳平安醫療健康科技服務有限公司
• 主分類號: G06F40/226
• 分類號: G06F40/226;G06F40/247;G06F16/33
• 代理公司: 北京市京大律師事務所 11321
• 代理人: 姚維

本發明涉及人工智能領域，公開了醫學數據的對碼方法、裝置、設備及存儲介質，應用于智慧醫療領域，用于縮短數據對碼的時長，提高對碼效率。本發明方法包括：獲取原始數據，其中，原始數據為需要對碼的原始醫療語句；對原始數據進行預處理，得到初始醫療語句；調用預置的置信度模型對初始醫療語句進行匹配，得到目標匹配結果；若目標匹配結果中包括目標醫療匹配語句，則將目標醫療匹配語句確定為初始醫療語句對應的正確對碼語句并進行標記，其中，正確對碼語句為不需要校驗的醫療語句；若目標匹配結果中不包括目標醫療匹配語句，則調用預置的相似度模型對初始醫療語句進行匹配，得到多個候選對碼語句，其中，候選對碼語句為需要校驗的醫療語句。

技術領域

本發明涉及關鍵字匹配領域，尤其涉及一種醫學數據的對碼方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

現階段，各醫院系統數據仍未標準化，醫保局在對診療、疾病、開藥等醫療數據進行分析時，如果不對這些術語化的數據進行標準化，則很難有效地利用這些數據進行大數據分析及其他相關的應用。

目前，市場上雖有一些醫學數據治理的產品，但是這些產品對碼后的結果，沒有明確標識出哪些數據結果是100％準確的，哪些可能正確但仍需人工去核驗。導致對醫學數據進行對碼后，得到的數據仍然需要核驗。

發明內容

本發明提供了一種醫學數據的對碼方法、裝置、設備及存儲介質，用于縮短數據對碼的時長，并提高對碼效率。

本發明實施例的第一方面提供一種醫學數據的對碼方法，包括：獲取原始數據，其中，所述原始數據為需要對碼的原始醫療語句；對所述原始數據進行預處理，得到初始醫療語句；調用預置的置信度模型對所述初始醫療語句進行匹配，得到目標匹配結果；若所述目標匹配結果中包括目標醫療匹配語句，則將所述目標醫療匹配語句確定為所述初始醫療語句對應的正確對碼語句并進行標記，其中，所述正確對碼語句為不需要校驗的醫療語句；若所述目標匹配結果中不包括所述目標醫療匹配語句，則調用預置的相似度模型對所述初始醫療語句進行匹配，得到多個候選對碼語句，其中，所述候選對碼語句為需要校驗的醫療語句。

可選的，在本發明實施例第一方面的第一種實現方式中，所述調用預置的置信度模型對所述初始醫療語句進行匹配，得到目標匹配結果，包括：通過預置的置信度模型中的Lucene索引庫對所述初始醫療語句中的多個目標詞語進行第一次匹配，得到第一匹配結果；若所述第一匹配結果為空，則調用預置規則引擎對所述多個目標詞語進行第二次匹配，得到第二匹配結果；若所述第二匹配結果為空，則根據召回數據對所述初始醫療語句進行評分，并根據評分結果確定目標匹配結果。

可選的，在本發明實施例第一方面的第二種實現方式中，所述若所述第二匹配結果為空，則根據召回數據對所述初始醫療語句進行評分，并根據評分結果確定目標匹配結果，包括：若所述第二匹配結果為空，則在所述Lucene索引庫中進行數據召回，得到多個召回語句；調用預置公式對所述多個召回語句和所述初始醫療語句依次進行評分并按照分值大小進行降序排列，得到分值序列；計算所述分值序列中位于前兩位的第一分值與第二分值的比值；若所述比值大于閾值，則將所述第一分值對應的語句確定為目標匹配結果。

可選的，在本發明實施例第一方面的第三種實現方式中，所述若所述目標匹配結果中不包括所述目標醫療匹配語句，則調用預置的相似度模型對所述初始醫療語句進行匹配，得到多個候選對碼語句，其中，所述候選對碼語句為需要校驗的醫療語句，包括：若所述目標匹配結果中不包括所述目標醫療匹配語句，則調用預置的相似度模型；通過所述預置的相似度模型計算Lucene索引庫中每個語句與所述初始醫療語句的相似度，得到多個相似度值及對應的多個候選語句；將所述多個相似度值進行降序排列，得到相似度序列；在所述相似度序列中選擇排序前列的N個相似度，并將所述N個相似度對應的N個需要校驗的醫療語句確定為候選對碼語句，得到多個候選對碼語句，其中，N為正整數。