[发明专利]将结构化报告生成自然语言报告的系统及其方法在审
申请号: | 201710112908.5 | 申请日: | 2017-02-28 |
公开(公告)号: | CN106845139A | 公开(公告)日: | 2017-06-13 |
发明(设计)人: | 贺长征;吕磊 | 申请(专利权)人: | 北京赛迈特锐医疗科技有限公司 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 100011 北京市西城*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 结构 报告 生成 自然语言 系统 及其 方法 | ||
技术领域
本发明涉及医疗信息领域,更具体地,涉及一种将结构化报告生成自然语言报告的系统及其方法。
背景技术
随着信息技术的发展和医疗信息化的建设,现在医院都在逐渐使用了结构化报告系统进行报告书写,但是输出到打印报告单上时,影像表现和诊断等信息显示形式单一,基本都是标签和值的形式,又或者是带数字和值的模式(1、2、3的模式),显然这种形式不能应用于所有类型报告中,而国内的医院和各个系统需求又需要文本报告,那就需要医生再重新写一份报告,或者在标签和值的报告形式上进行修改,生成我们的自然语言报告,这样,就增加了医生的工作量,降低了效率;同时,自然语言的报告又需要通过医院信息系统间的接口进行传导,增加了医院的成本。
发明内容
有鉴于此,本发明的主要目的在于提供一种将结构化报告生成自然语言报告的系统及其方法,能够解决现有技术中存在的增加医生工作量、降低工作效率的问题。
为达到上述目的,本发明的技术方案是这样实现的:
一方面,本发明提供了一种将结构化报告生成自然语言报告的系统,包括获取模块、数据处理模块、合成模块和显示模块,其中,获取模块,与数据处理模块相连,用于提取病灶列表中的结构化数据,并将结构化数据发送给数据处理模块;其中结构化数据为该部位的病灶参数;数据处理模块,分别与获取模块和合成模块相连,用于基于病灶参数的属性,对结构化数据进行数据处理,并将处理后的结构化数据根据语言规则进行重新组合,转换成完整通顺的自然语言数据;合成模块,分别与数据处理模块和显示模块相连,用于基于病灶列表中的内容顺序,将自然语言数据进行排序整合,生成自然语言报告;显示模块,与合成模块相连,用于当用户对结构化报告编辑完成时,自动将自然语言报告显示到客户端。
优选地,数据处理模块还包括计算单元,用于当病灶参数的属性为数值时,根据数值自动计算出该部位病灶的大小。
优选地,数据处理模块还包括字符串处理单元,用于基于用户的需求,对结构化数据进行字符串转换。
优选地,数据处理模块还包括大小写转换单元,用于基于用户的需求,对结构化数据进行大小写的转换。
优选地,数据处理模块还包括分割单元,用于根据自然语言数据的语义,在每个自然语言数据之间设置相应的标点符号。
另一方面,本发明还提供了一种将结构化报告生成自然语言报告的方法,包括:获取模块提取病灶列表中的结构化数据,并将结构化数据发送给数据处理模块;其中结构化数据为该部位的病灶参数;数据处理模块基于所述病灶参数的属性,对结构化数据进行数据处理,并将处理后的结构化数据根据语言规则进行重新组合,转换成完整通顺的自然语言数据;合成模块基于病灶列表中的内容顺序,将自然语言数据进行排序整合,生成自然语言报告;显示模块在用户对结构化报告编辑完成时,自动将自然语言报告显示到客户端。
优选地,基于病灶参数的属性,对所述结构化数据进行数据处理,包括:当病灶参数的属性为数值时,数据处理模块中的计算单元根据数值自动计算出该部位病灶的大小。
优选地,基于病灶参数的属性,对结构化数据进行数据处理,还包括:基于用户的需求,数据处理模块中的字符串处理单元对结构化数据进行字符串转换。
优选地,基于病灶参数的属性,对结构化数据进行数据处理,还包括:基于用户的需求,数据处理模块中的大小写转换单元对结构化数据进行大小写的转换。
优选地,该方法还包括:数据处理模块中的分割单元根据自然语言数据的语义,在每个自然语言数据之间设置相应的标点符号。
本发明的技术效果:
1.由于本发明中设置了数据处理模块和合成模块,医生在书写结构化报告时,系统可以将结构化报告中的结构化数据进行相应的处理,并将处理后的结构化数据根据语言规则进行重新组合,转换成完整通顺的自然语言数据,并将自然语言数据进行排序整合,生成自然语言报告。使得医生既能使用结构化报告系统也能按照自然语言的规则形成自然语言报告,完成通顺的影像表现和诊断等内容,使报告流程顺利完成,省去了医生重新写报告的时间,减少了医生的工作量,提高了工作效率;同时,结构化报告数据也可以保留,作为日后医疗诊断的大数据统计查询分析;
2.由于本发明设置了计算单元,对结构化数据中涉及到数值的参数时,可以自动将各个数值进行计算,将相应的计算结果显示到自然语言数据中,使得医生看到自然语言报告后一目了然,很迅速地捕捉到重要数据,免得医生拿到数值后再计算相应的结果,来判断该部位病灶的大小及严重性,提高了医生的阅读效率;
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