[發(fā)明專利]病案編碼方法、裝置、終端設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110410511.0
• 申請日: 2021-04-16
• 公開（公告）號: CN113204942A
• 公開（公告）日: 2021-08-03
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 傅興玉;程國艮
• 申請（專利權(quán)）人: 中譯語通科技股份有限公司
• 主分類號: G06F40/126
• 分類號: G06F40/126;G06F40/242;G06F40/295;G16H10/00
• 代理公司: 北京興智翔達(dá)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11768
• 代理人: 郭衛(wèi)芹

本申請適用于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種病案編碼方法、裝置、終端設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)。病案編碼方法包括：獲取待編碼病案；將所述待編碼病案輸入預(yù)先建立的實(shí)體抽取模型，輸出所述待編碼病案中包含的實(shí)體，得到目標(biāo)實(shí)體；其中，所述實(shí)體抽取模型是將預(yù)先構(gòu)建的實(shí)體字典抽取模型和預(yù)先構(gòu)建的命名實(shí)體識別模型融合后得到的模型；獲取病案編碼字典庫，所述病案編碼字典庫中包括多個(gè)實(shí)體，以及每個(gè)所述實(shí)體對應(yīng)的規(guī)范ICD編碼；將所述目標(biāo)實(shí)體與所述病案編碼字典庫中的實(shí)體進(jìn)行匹配，確定所述目標(biāo)實(shí)體對應(yīng)的規(guī)范ICD編碼。本申請?zhí)峁┑牟“妇幋a方法提高了病案編碼的準(zhǔn)確性。

技術(shù)領(lǐng)域

本申請屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種病案編碼方法、裝置、終端設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

隨著醫(yī)藥衛(wèi)生體制改革的深入，醫(yī)院中多項(xiàng)工作均需要依照疾病類別進(jìn)行區(qū)分和統(tǒng)計(jì)，而病案編碼是疾病分類的重要體現(xiàn)。因此，規(guī)范和高質(zhì)量的病案編碼顯得尤其重要。

傳統(tǒng)技術(shù)中，病案編碼多由人工進(jìn)行編碼。病案編碼人員通過病案首頁中的主要診斷、其它診斷、門診急診診斷、損傷與中毒的外部原因和病理診斷等信息，依據(jù)標(biāo)準(zhǔn)代碼表和編碼規(guī)則，以診斷名稱為線索，結(jié)合病歷信息，確定疾病對應(yīng)的疾病編碼項(xiàng)，生成病案編碼。

然而，人工進(jìn)行病案編碼容易出現(xiàn)高碼低編、編碼漏編或低碼高編等現(xiàn)象，病案編碼準(zhǔn)確性較差。

發(fā)明內(nèi)容

本申請?zhí)峁┮环N病案編碼方法、裝置、終端設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)，可以解決病案編碼準(zhǔn)確性差的問題。

第一方面，本申請實(shí)施例提供了一種病案編碼方法，包括：

獲取待編碼病案；

將所述待編碼病案輸入預(yù)先建立的實(shí)體抽取模型，輸出所述待編碼病案中包含的實(shí)體，得到目標(biāo)實(shí)體；其中，所述實(shí)體抽取模型是將預(yù)先構(gòu)建的實(shí)體字典抽取模型和預(yù)先構(gòu)建的命名實(shí)體識別模型融合后得到的模型；

獲取病案編碼字典庫，所述病案編碼字典庫中包括多個(gè)實(shí)體，以及每個(gè)所述實(shí)體對應(yīng)的規(guī)范ICD編碼；

將所述目標(biāo)實(shí)體與所述病案編碼字典庫中的實(shí)體進(jìn)行匹配，確定所述目標(biāo)實(shí)體對應(yīng)的規(guī)范ICD編碼。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述將所述待編碼病案輸入預(yù)先建立的實(shí)體抽取模型，輸出所述待編碼病案中包含的目標(biāo)實(shí)體，包括：

將所述待編碼病案輸入所述實(shí)體字典抽取模型，輸出至少一個(gè)第一目標(biāo)實(shí)體，以及每個(gè)所述第一目標(biāo)實(shí)體在所述待編碼病案中的第一位置信息；

將所述待編碼病案輸入所述命名實(shí)體識別模型，輸出至少一個(gè)第二目標(biāo)實(shí)體，以及每個(gè)所述第二目標(biāo)實(shí)體在所述待編碼病案中的第二位置信息；

確定是否存在與各個(gè)所述第一位置信息相同的重疊第二位置信息；

若存在，則舍棄所述重疊第二位置信息對應(yīng)的第二目標(biāo)實(shí)體，將剩余的第二目標(biāo)實(shí)體和各個(gè)所述第一目標(biāo)實(shí)體作為所述目標(biāo)實(shí)體。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述方法還包括：

若不存在，則將各個(gè)所述第二目標(biāo)實(shí)體和各個(gè)所述第一目標(biāo)實(shí)體作為所述目標(biāo)實(shí)體。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述方法還包括：

基于所述病案編碼字典庫構(gòu)建所述實(shí)體字典抽取模型；

構(gòu)建所述命名實(shí)體識別模型；

將所述實(shí)體字典抽取模型和所述命名實(shí)體識別模型進(jìn)行融合，得到所述實(shí)體抽取模型。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述構(gòu)建所述命名實(shí)體識別模型，包括：

獲取訓(xùn)練語料；

基于所述訓(xùn)練語料對初始命名實(shí)體識別模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述命名實(shí)體識別模型。

在其中一個(gè)實(shí)施例中，所述獲取訓(xùn)練語料包括：

獲取樣本病案；

將所述樣本病案輸入所述實(shí)體字典抽取模型，輸出所述樣本病案中包含的實(shí)體，得到樣本實(shí)體；