[发明专利]从电子病历中提取结构化信息的方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种从电子病历中提取结构化信息的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待提取结构化信息的电子病历，所述结构化信息包括关键词和关键词所属的章节；

从所述电子病历中提取关键词；

从所述关键词中确定出未知关键词；

基于每个未知关键词与已知关键词的相似度确定出与所述未知关键词最为相似的L个已知关键词；

将每个已知关键词所属的章节作为与相应的未知关键词关联的K个章节，其中L和K均为大于等于1的整数；

确定相应的未知关键词的前序章节或后序章节；

根据所述前序章节或后续章节以及预先建立的前后章节的关联关系和所述关联关系的概率，确定每个章节对应的关联度；

根据与未知关键词之间的相似度，确定每个章节对应的相似度；

根据所述关联度和所述相似度，对K个章节进行评分并将评分超过阈值的章节确定为相应的未知关键词所属的章节。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定相应的未知关键词的前序章节或后序章节，包括：

根据未知关键词之前的已知关键词确定前序章节，或

根据未知关键词之后的已知关键词确定后序章节。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定相应的未知关键词的前序章节或后序章节，包括：

根据第一未知关键词的前序章节或后序章节确定第二未知关键词的前序章节或后续章节。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根据所述前序章节或后续章节以及预先建立的前后章节的关联关系和所述关联关系的概率之前，所述方法还包括：

根据章节相关的统计数据确定前后章节的关联关系和所述关联关系的概率。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述K个章节进行评分并将评分超过阈值的章节确定为相应的未知关键词所属的章节，包括：

使用自然语言处理模型对K个章节进行端到端的评分并将评分超过阈值的章节确定为相应的未知关键词所属的章节。

6.一种从电子病历中提取结构化信息的装置，其特征在于，该装置包括：

电子病历获取模块，用于获取待提取结构化信息的电子病历，所述结构化信息包括关键词和关键词所属的章节；

关键词提取模块，用于从所述电子病历中提取关键词；

未知关键词确定模块，用于从所述关键词中确定出未知关键词；

归属章节确定模块，用于基于每个未知关键词与已知关键词的相似度确定出与所述未知关键词最为相似的L个已知关键词；将每个已知关键词所属的章节作为与相应的未知关键词关联的K个章节，其中L和K均为大于等于1的整数；确定相应的未知关键词的前序章节或后序章节；根据所述前序章节或后续章节以及预先建立的前后章节的关联关系和所述关联关系的概率，确定每个章节对应的关联度；根据与未知关键词之间的相似度，确定每个章节对应的相似度；根据所述关联度和所述相似度，对K个章节进行评分并将评分超过阈值的章节确定为相应的未知关键词所属的章节。

7.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一项所述的方法。