[发明专利]一种基于定向分析的手术单自动生成方法及系统

权利要求书

1.一种基于定向分析的手术单自动生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获得第一待记录手术信息集，其中，所述第一待记录手术信息集包括第一手术室和第一手术时间；

基于所述第一手术室和所述第一手术时间对所述第一待记录手术信息集进行序列化分析，获得第一记录序列表；

判断是否具有第一生成指令；

当不具有所述第一生成指令时，遍历所述第一记录序列表，获得第一用户信息和第一手术信息，其中，所述第一用户信息和第一手术信息一一对应；

将所述第一用户信息和所述第一手术信息输入要素提取模型，获得第一要素信息集，其中，所述第一要素信息集包括第一要素主体和第一要素关系；

将所述第一要素主体和所述第一要素关系输入第一规则匹配数据库，获得第一预设要素布局规则；

通过所述第一预设要素布局规则，对所述第一要素主体和所述第一要素关系进行布局，生成第一手术单。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一手术室和所述第一手术时间对所述第一待记录手术信息集进行序列化分析，获得第一生成序列表，包括：

基于所述第一手术室对所述第一待记录手术信息集进行横向序列化分析，获得第一横向记录序列表；

基于所述第一手术时间遍历所述第一横向记录序列表进行纵向序列化分析，获得所述第一记录序列表。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：

当具有所述第一生成指令时，获得第一待记录手术，其中，所述第一待记录手术信息集包括所述第一待记录手术；

根据所述第一待记录手术，获得第二用户信息和第二手术信息，其中，所述第二用户信息和所述第二手术信息一一对应。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述遍历所述第一记录序列表，获得第一用户信息和第一手术信息，包括：

遍历所述第一记录序列表，调取患者名称信息、主刀医师名称信息和辅助医师名称信息；

将所述患者名称信息、所述主刀医师名称信息和所述辅助医师名称信息添加进所述第一用户信息；

遍历所述第一记录序列表，调取手术材料信息、术中流程信息和术中监测信息；

将所述手术材料信息、所述术中流程信息和所述术中监测信息添加进所述第一手术信息。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第一用户信息和所述第一手术信息输入要素提取模型，之前包括：

获得第一数据集，其中，所述第一数据集包括a组用户信息、手术信息和要素信息；

获得第二数据集，其中，所述第一数据集包括b组用户信息和手术信息，其中，b＞a；

通过所述第一数据集和所述第二数据集进行半监督学习，构建所述要素提取模型。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过所述第一数据集和所述第二数据集进行半监督学习，构建所述要素提取模型，包括：

将所述第一数据集和所述第二数据集，获得第三数据集；

对所述第三数据集有放回的抽取a+b次，获得第一训练数据集和第一验证数据集，其中，所述第一训练数据集为抽取的数据，所述第一验证数据集为未被抽取的数据；

重复N次，获得第二训练数据集直到第N训练数据集，第二验证数据集直到第N验证数据集；

根据所述第一训练数据集和所述第一验证数据集，构建第一子模型；

根据所述第N训练数据集和所述第N验证数据集，构建第N子模型；

将所述第一子模型直到所述第N子模型拟合，获得所述要素提取模型。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述将所述第一子模型直到所述第N子模型拟合，获得所述要素提取模型，包括：

根据所述第一子模型直到所述第N子模型，获得第一输出误差直到第N输出误差；

对所述第一输出误差直到所述第N输出误差进行比对分析，获得第一优选模型，其中，所述第一优选模型为误差最小的子模型；

对所述第一优选模型进行参数提取，构建所述要素提取模型。