[發明專利]病例報告生成方法、裝置、電子設備以及存儲介質

有效

• 申請號: 202110584801.7
• 申請日: 2021-05-27
• 公開（公告）號: CN113327657B
• 公開（公告）日: 2023-08-25
• 發明（設計）人: 方成;孟海忠;饒官軍;吳邊;柴鵬飛;任宇翔;毛晨思;馮輝
• 申請（專利權）人: 掛號網（杭州）科技有限公司
• 主分類號: G16H10/60
• 分類號: G16H10/60;G16H15/00;G06F40/284;G06F40/295
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種病例報告生成方法，其特征在于，包括：

獲取待調整的初始病例內容，并獲取所述初始病例內容中的至少一個預設類型的子病例內容；

抽取各所述預設類型的子病例內容中的各實體詞，并確定所述各實體詞的詞類型，其中，所述詞類型包括實體類型和屬性類型；

確定各所述預設類型的子病例內容中的各實體類型的實體詞與各屬性類型的實體詞之間的對應關系，并基于所述各實體詞以及所述對應關系生成各所述預設類型的子病例內容中的病例特征；

確定所述病例特征的病例向量，并將所述病例向量輸入至預先訓練的病例報告生成模型中，得到所述初始病例內容的病例報告；

其中，所述獲取所述初始病例內容中的至少一個預設類型的子病例內容，包括：

將所述初始病例內容輸入至預先訓練的病例分類模型，得到具有至少一個已分類的子病例內容；

基于生成的病例報告的格式需求，獲取各類型的病例內容中至少一個預設類型的子病例內容；

其中，所述抽取各所述預設類型的子病例內容中的各實體詞，包括：

將各所述預設類型的子病例內容輸入至預先訓練的實體抽取模型，獲得所述實體抽取模型輸出的候選實體詞；

將所述候選實體詞與預設實體詞庫中的基準實體詞進行匹配，將匹配失敗的所述候選實體詞作為待對齊實體詞；

根據預先訓練的實體對齊模型得到所述待對齊實體詞的待對齊實體特征，計算所述待對齊實體特征與所述預設實體詞庫中基準實體詞的基準實體特征之間的相似度，將與所述待對齊實體特征之間的相似度小于設定閾值的基準實體特征關聯的基準實體詞作為實體詞；

其中，所述確定各所述預設類型的子病例內容中的各實體類型的實體詞與各屬性類型的實體詞之間的對應關系，并基于所述各實體詞以及所述對應關系生成各所述預設類型的子病例內容中的病例特征，包括：

確定任一預設類型的子病例內容中的對話記錄，并將所述對話記錄進行預設格式的拼接；

基于各實體詞之間的詞匯距離與預設距離閾值，將所述拼接后的各對話記錄中具有相同名字的實體類型的實體詞進行去重處理，保留所述相同名字的實體類型的實體詞中首次出現的實體詞；

遍歷所述任一預設類型的子病例內容中去重后的各對話記錄，基于預設的知識圖譜將所述各對話記錄中相鄰的實體類型的實體詞和屬性類型的實體詞對應連接；

將具有對應關系的實體詞和屬性類型的實體詞進行預設格式的調整，以生成所述任一預設類型的子病例內容的病例特征。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述各實體詞的詞類型，包括：

基于預設實體詞庫中的各基準實體詞以及所述基準實體詞的類型確定所述各實體詞對應的詞類型；或者，

將各實體詞輸入至預先訓練的詞類型識別模型，得到各實體詞的詞類型識別結果。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定各所述預設類型的子病例內容中的各實體類型的實體詞與各屬性類型的實體詞之間的對應關系，還包括：

若所述實體類型的實體詞和屬性類型的實體詞不相鄰，則將距離最近的實體類型的實體詞和屬性類型的實體詞對應連接。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述病例向量包括所述病例特征中的文字對應的文字向量，所述病例特征中的各實體詞對應的詞類型向量以及所述病例特征所屬的預設類型對應的病例類型向量；

相應的，確定所述病例特征的病例向量，包括：

將所述文字向量、所述詞類型向量以及所述病例類型向量進行加權，得到所述病例特征的病例向量。