[发明专利]病情分级预测系统、方法、电子设备及可读存储介质

说明书

本申请公开了一种基于电子病历的病情分级预测系统、方法、电子设备及存储介质。所述系统包括：通过第一存储模块存储电子病历信息，并通过第一信息过滤器读取电子病历信息并对电子病历信息进行过滤，针对结构化和文本的多模态数据，通过基于深度学习的分级预测器并结合注意力机制，采用分级预测模型对结构化数据和文本数据进行处理，得到文本特征挖掘信息、病情分级预测结果以及可视化分析文本。通过采用本申请分级预测系统，能够较为快速的对电子病历信息进行处理并得到病情分级预测结果，获得的病情分级预测结果、文本特征挖掘信息和可视化分析文本可作为医生的参考，协助医生分级以提高分级速度和分级准确度。

技术领域

本发明涉及信息处理技术领域，特别是涉及一种病情分级预测系统、方法、电子设备及可读存储介质。

背景技术

分诊作为急诊患者就诊的第一道关口，是影响急诊科拥堵的最重要因素。根据患者病情危重程度分级就诊，有助于充分利用急诊资源，维持急诊患者就诊秩序，缩短危重患者候诊时间，提高工作效率，防止因分诊不足或分诊过度所导致急诊资源提前耗尽。

国外先进的分诊标准均采用病情分级，且在特定的医疗环境和社会背景下产生，而国内与国外的医疗保险制度、急诊模式和就医方式有着较大的区别，故无法照搬或套用他们的预检分诊标准，因此需要建立一套既与国际接轨又符合我国国情的简便、有效、科学的利于病情分级的急诊预检分诊标准。

我国现阶段主要采用经验分诊模式，这对医生的水平有较高的要求，而且分诊速度较慢，而随着急诊患者的数量剧增，容易出现分诊不足或分诊过度所导致急诊资源提前耗尽的情况。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种病情分级预测系统、方法、电子设备及可读存储介质。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于电子病历的病情分级预测系统，所述系统包括：

第一存储模块，用于存储电子病历信息，所述电子病历信息包括客观指标、现病史和体格检查结果；

第一信息过滤器，与所述第一存储模块连接，用于从所述第一存储模块中读取所述电子病历信息并对所述电子病历信息进行过滤，得到过滤后的电子病历信息，包括结构化数据和文本数据；

分级预测器，用于将所述结构化数据和所述文本数据分别输入急诊病情分级预测模型，得到文本特征挖掘信息、病情分级预测结果以及可视化分析文本。

可选地，所述急诊病情分级预测模型包括表示模型和融合模型，所述分级预测器包括：

第一表示模块，用于将所述文本数据输入所述表示模型，得到所述可视化分析文本、所述文本特征挖掘信息和文本特征向量；

第二表示模块，用于将所述结构化数据输入所述表示模型，得到结构化特征向量；

融合模块，用于将所述结构化特征向量和所述文本特征向量输入所述融合模型，得到所述病情分级预测结果。

可选地，所述第一表示模块包括：

映射子模块，用于将所述文本数据输入所述表示模型，将文本数据的每一个汉字映射到一个向量，并提取所述文本数据嵌入的上下文信息，得到嵌入向量；

注意力子模块，用于对所述嵌入向量进行注意力处理，得到所述可视化分析文本和文本特征向量；

提取子模块，用于对所述可视化分析文本进行短语提取，得到所述文本特征挖掘信息。

可选地，所述系统还包括：

第二存储模块，用于存储多份电子病历信息样本；