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基于医患对话的病历自动生成技术研究

             

摘要

目的:基于病历自动生成技术,提高医生病历书写效率,将更多时间用于医患交流和病情处置,以优化患者就医体验.方法:基于语音识别、自然语言处理和知识图谱技术,将医患对话自动抽取为结构化对话,并进行语义理解和个性化病历生成.结果:基于人工智能技术实现的诊室听译机器人,其语音识别字准确率>96%,医患语音分离准确率>99%,提高了医生病历书写效率.结论:基于该项研究,医生可将更多精力用于服务患者,使医疗信息化回归其赋能的本质,使科技更有温度.

著录项

  • 来源
    《中国数字医学》 |2021年第10期|36-40|共5页
  • 作者单位

    中国医学科学院 北京协和医学院 北京协和医院 国家重点实验室 协和转化医学中心 信息中心 100730 北京市东城区帅府园一号;

    中国医学科学院 北京协和医学院 北京协和医院 国家重点实验室 协和转化医学中心 信息中心 100730 北京市东城区帅府园一号;

    中国医学科学院 北京协和医学院 北京协和医院 国家重点实验室 协和转化医学中心 信息中心 100730 北京市东城区帅府园一号;

    中国医学科学院 北京协和医学院 北京协和医院 国家重点实验室 协和转化医学中心 信息中心 100730 北京市东城区帅府园一号;

    中国医学科学院 北京协和医学院 北京协和医院 国家重点实验室 协和转化医学中心 信息中心 100730 北京市东城区帅府园一号;

    中国医学科学院 北京协和医学院 北京协和医院 国家重点实验室 协和转化医学中心 信息中心 100730 北京市东城区帅府园一号;

    中国医学科学院 北京协和医学院 北京协和医院 国家重点实验室 协和转化医学中心 信息中心 100730 北京市东城区帅府园一号;

    北京左医科技有限公司 100044 北京市西城区西环广场A座2层;

    中国医学科学院 北京协和医学院 北京协和医院 国家重点实验室 协和转化医学中心 信息中心 100730 北京市东城区帅府园一号;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 组织与管理;信息处理(信息加工);
  • 关键词

    自然语言处理; 知识图谱; 病历生成; 对话结构化;

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