[发明专利]病历评估方法、装置、电子设备及存储介质

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体而言，涉及一种病历评估方法、病历评估装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

病历是医务人员对患者疾病的发生、发展、检查、诊断、治疗等医疗活动过程的记录。质量越好的病历，覆盖的信息越全面，对于医学研究的价值就越大。

目前，已经有多种病历评价准则，但是还是靠人工使用这些病历评价准则对病历进行评价。人工评估病历耗时耗力，难以满足大批量地评估病历的需要。

因此，需要提供一种能够解决上述问题中的一个或多个问题的病历评估方法、病历评估装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本发明背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种病历评估方法、病历评估装置、电子设备以及计算机可读存储介质，进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的一个或者多个问题。

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种病历评估方法，包括：

获取已知标注结果的多个病历，并将所述多个病历作为训练样本；

提取所述训练样本中各个病历的与预定病历评估标准对应的病历特征；

基于各个病历的所述标注结果和所述病历特征对病历评估模型进行训练；

通过训练后的所述病历评估模型对待评估病历进行评分，并基于所述评分确定所述待评估病历的评估结果。

在本发明的一些实施例中，基于前述方案，提取所述训练样本中各个病历的与预定病历评估标准对应的病历特征，包括：

通过领域特定语言表示各个病历的与预定病历评估标准对应的病历特征；

通过结构化数据处理方式提取各个病历的用所述领域特定语言表示的所述病历特征。

在本发明的一些实施例中，基于前述方案，所述病历评估模型为梯度提升决策树模型，基于各个病历的所述标注结果和所述病历特征对病历评估模型进行训练，包括：

基于各个病历的所述标注结果和所述病历特征对所述梯度提升决策树模型进行训练。

在本发明的一些实施例中，基于前述方案，所述病历评估方法还包括：

使用均方差作为损失函数对所述梯度提升决策树模型的训练结果进行评估；

基于所述评估的结果调整所述梯度提升决策树模型。

在本发明的一些实施例中，基于前述方案，基于所述评分确定所述待评估病历的评估结果，包括：

将各个病历的所述标注结果分为多个分档，并确定所述多个分档中各个分档的分档阈值；

基于各个分档的所述分档阈值以及所述评分来确定各个所述待评估病历所处的分档。

在本发明的一些实施例中，基于前述方案，所述多个分档包括5个分档。

在本发明的一些实施例中，基于前述方案，所述病历评估方法还包括：

对通过所述病历评估模型得到的各个所述待评估病历的评估结果进行排序。

根据本发明实施例的第二方面，提供了一种病历评估装置，包括：

样本获取单元，用于获取已知标注结果的多个病历，并将所述多个病历作为训练样本；

特征提取单元，用于提取所述训练样本中各个病历的与预定病历评估标准对应的病历特征；

模型训练单元，用于基于各个病历的所述标注结果和所述病历特征对病历评估模型进行训练；

评估单元，用于通过训练后的所述病历评估模型对待评估病历进行评分，确定所述待评估病历的评估结果。

根据本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：

处理器；以及

存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现如上述第一方面所述的病历评估方法。

根据本发明实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述的病历评估方法。