[发明专利]病历质控方法、系统及相应设备和存储介质

说明书

本申请公开了病历质控方法、系统及相应设备和存储介质，其中所述方法包括：将待质控病历的文本数据输入经训练的第一深度学习模型进行知识图谱实体、属性和关系三元组的自动标注；将自动标注的实体文本转换为词嵌入向量输入到经训练的第二深度学习模型进行标注实体的自动标化；基于预先构建的知识图谱知识库，根据自动标注的语义关系和自动标化的实体给出待质控病历的质控结果提示。本发明能够实现药品和诊断、药品和手术操作、服务项目和诊断、服务项目和手术操作的双向质控，提高病历质控质量。

技术领域

本申请涉及电数字数据处理领域，尤其涉及一种病历质控方法。本申请还涉及一种病历质控系统及相应计算机设备和计算机可读存储介质。

背景技术

国家有关部门出台的《病历书写基本规范》和《医疗机构病历管理规范》都对病历质量提出了更高的要求。病历质量管理是医院质量管理的重要环节，是一项基础性工作。病历的真实性、准确性、科学性、逻辑性构成一份完整的价值极高的医学资料，同时也是临床、教学、科研的宝贵资料，更是医院管理的重要信息来源。病历质量管理与医院管理之间存在着相辅相成的关系，彼此相互渗透、相互影响、相互作用，联系紧密。以提高病历质量管理为起点，不断完善医院各项管理环节，对提高医院的整体管理水平有着举足轻重的作用。

然而，传统的病历质控只是通过内置显而易见的、生硬的质控规则来校验病历数据的完整性和准确性，无法发现病历数据之间存在的隐晦的医学内涵层面的质控关系。

发明内容

本发明提供一种病历质控方法、系统及相应设备和存储介质，其能够实现药品和诊断、药品和手术操作、服务项目和诊断、服务项目和手术操作的双向质控，提高病历质控质量。

在本发明的第一方面，提供一种病历质控方法，所述方法包括：

将待质控病历的文本数据输入经训练的第一深度学习模型进行知识图谱实体、属性和关系三元组的自动标注，其中自动标注的语义关系包括药品和诊断关系、药品和手术操作关系、服务项目和诊断关系和/或服务项目和手术操作关系；

将自动标注的实体文本转换为词嵌入向量输入到经训练的第二深度学习模型进行标注实体的自动标化；

基于预先构建的知识图谱知识库，根据自动标注的语义关系和自动标化的实体给出待质控病历的质控结果提示，其中所述知识图谱知识库包括基准语义关系和基准标化实体，所述基准语义关系使用经训练的第一深度学习模型对基础数据进行标注得到，所述基准标化实体使用经训练的第二深度学习模型对使用经训练的第一深度学习模型对基础数据标注得到的实体进行标化得到。

在本发明的第二方面，提供一种病历质控系统，所述系统包括：

标注模块，用于将待质控病历的文本数据输入经训练的第一深度学习模型进行知识图谱实体、属性和关系三元组的自动标注，其中自动标注的语义关系包括药品和诊断关系、药品和手术操作关系、服务项目和诊断关系和/或服务项目和手术操作关系；

标化模块，用于将自动标注的实体文本转换为词嵌入向量输入到经训练的第二深度学习模型进行标注实体的自动标化；

质控模块，用于基于预先构建的知识图谱知识库，根据自动标注的语义关系和自动标化的实体给出待质控病历的质控结果提示，其中所述知识图谱知识库包括基准语义关系和基准标化实体，所述基准语义关系使用经训练的第一深度学习模型对基础数据进行标注得到，所述基准标化实体使用经训练的第二深度学习模型对使用经训练的第一深度学习模型对基础数据标注得到的实体进行标化得到。

在本发明的第三方面，提供一种计算机设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其中所述处理器执行所述计算机程序时实现根据本发明的第一方面的方法的步骤或者实现根据本发明的第二方面的系统的功能。