基于人工智能的电子病例录入方法、装置、终端及介质

摘要：

本发明涉及智慧医疗技术领域，提供一种基于人工智能的电子病例录入方法、装置、终端及介质，包括：根据就诊申请获取电子病例参考模板；采集就诊过程中的语音并对语音进行语音分离得到多个问题语音及每个问题语音对应的回答语音；识别每个问题语音得到问题文本及识别每个回答语音得到回答文本，并根据每个问题文本及所述问题文本对应的回答文本生成多个组合文本；采用BERT模型识别每个组合文本中的每个文本字符的文本向量；计算每个文本字符的文本向量的答案概率并根据答案概率确定每个问题文本对应的答案文本；将多个问题文本及每个问题文本对应的答案文本录入电子病例参考模板得到电子病例。本发明能够自动化的且高质量的录入电子病例。

专利类型：发明专利

申请/专利号：CN202011481853.3

申请日期：2020-12-15

公开/公告号：CN112634889A

公开/公告日：2021-04-09

主分类号：G10L15/22(2006.01)

申请/专利权人:平安国际智慧城市科技股份有限公司

发明/设计人:邹洪伟

主申请人地址:518000 广东省深圳市前海深港合作区妈湾兴海大道3048号前海自贸大厦1-34层

专利代理机构:深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司

代理人:迟珊珊

国别省市代码:广东;44

权利要求：

1.一种基于人工智能的电子病例录入方法，其特征在于，所述方法包括： 根据患者的就诊申请获取电子病例参考模板； 采集就诊过程中的语音并对所述语音进行语音分离得到多个问题语音及每个问题语音对应的回答语音； 识别每个问题语音得到问题文本及识别每个回答语音得到回答文本，并根据每个问题文本及所述问题文本对应的回答文本生成多个组合文本； 采用BERT模型识别每个组合文本中的每个文本字符的文本向量； 计算每个文本字符的文本向量的答案概率并根据所述答案概率确定每个问题文本对应的答案文本； 将多个问题文本及每个问题文本对应的答案文本录入所述电子病例参考模板得到电子病例。 2.如权利要求1所述的基于人工智能的电子病例录入方法，其特征在于，所述根据患者的就诊申请获取电子病例参考模板包括： 解析所述就诊申请得到就诊科室类型； 获取与所述就诊科室类型对应的电子病例参考模板。 3.如权利要求1所述的基于人工智能的电子病例录入方法，其特征在于，所述根据每个问题文本及所述问题文本对应的回答文本生成多个组合文本包括： 针对每个问题文本，从所述回答文本的第一个文本字符开始无重叠滑动预设第一长度的滑动窗口，并在每次滑动之后判断是否满足滑动结束条件； 当确定满足滑动结束条件时，停止所述滑动窗口的滑动，并将每次滑动时所述滑动窗口在所述回答文本中的开始位置和结束位置确定为字符切分节点； 从每个所述字符切分节点开始，从所述回答文本中切分出预设第二长度的文本字符得到多个文本片段； 将所述问题文本与对应的多个文本片段中的每一个文本片段分别进行拼接得到多个组合文本。 4.如权利要求1所述的基于人工智能的电子病例录入方法，其特征在于，所述计算每个文本字符的文本向量的答案概率并根据所述答案概率确定每个问题文本对应的答案文本包括： 计算所述文本字符的文本向量的第一向量值； 计算所述文本字符对应的组合文本的文本向量的第二向量值； 根据所述第一向量值及所述第二向量值计算所述文本字符的答案概率； 确定大于预设概率阈值的答案概率对应的文本字符为目标文本字符； 根据所述问题文本对应的多个组合文本中的目标文本字符生成答案文本。 5.如权利要求1至4中任意一项所述的基于人工智能的电子病例录入方法，其特征在于，所述方法还包括： 调用疾病等级识别模型识别所述电子病例的疾病等级； 确定所述就诊申请对应的就诊医生并获取所述就诊医生的就诊等级； 根据所述疾病等级及所述就诊等级判断是否需要转诊就诊； 当根据所述疾病等级及所述就诊等级确定需要转诊就诊时，生成转诊申请单。 6.如权利要求5所述的基于人工智能的电子病例录入方法，其特征在于，所述调用疾病等级识别模型识别所述电子病例的疾病等级包括： 识别所述电子病例中的多个实体类型及每个实体类型对应的实体名称、实体属性； 根据所述类型及每个实体类型对应的实体名称、实体属性构建实体属性向量； 输入实体属性向量至疾病等级识别模型中进行疾病等级的识别。 7.如权利要求1至4中任意一项所述的基于人工智能的电子病例录入方法，其特征在于，在所述解析所述就诊申请得到就诊科室类型之前，所述方法还包括： 接收就诊申请； 保存所述就诊申请至WebSocket消息队列； 通过所述WebSocket消息队列实时推送WebSocket消息至前端。 8.一种基于人工智能的电子病例录入装置，其特征在于，所述装置包括： 获取模块，用于根据患者的就诊申请获取电子病例参考模板； 采集模块，用于采集就诊过程中的语音并对所述语音进行语音分离得到多个问题语音及每个问题语音对应的回答语音； 第一识别模块，用于识别每个问题语音得到问题文本及识别每个回答语音得到回答文本，并根据每个问题文本及所述问题文本对应的回答文本生成多个组合文本； 第二识别模块，用于采用BERT模型识别每个组合文本中的每个文本字符的文本向量； 计算模块，用于计算每个文本字符的文本向量的答案概率并根据所述答案概率确定每个问题文本对应的答案文本； 录入模块，用于将多个问题文本及每个问题文本对应的答案文本录入所述电子病例参考模板得到电子病例。 9.一种终端，其特征在于，所述终端包括处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1至7中任意一项所述的基于人工智能的电子病例录入方法。 10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任意一项所述的基于人工智能的电子病例录入方法。