公开/公告号CN112768082A
专利类型发明专利
公开/公告日2021-05-07
原文格式PDF
申请/专利权人 常熟和医信息技术有限公司;
申请/专利号CN202110154882.7
发明设计人 宋峰辉;
申请日2021-02-04
分类号G16H50/70(20180101);
代理机构11368 北京世誉鑫诚专利代理有限公司;
代理人郭官厚
地址 215500 江苏省苏州市常熟市常熟经济技术开发区四海路9号
入库时间 2023-06-19 10:54:12
技术领域
本发明属于电子病历领域,具体为一种根据电子病历文本自动给出疾病诊疗方案的方法。
背景技术
现有生活中,电子病历也叫计算机化的病案系统或称基于计算机的病人记录,它是用电子设备来保存、管理、传输和重现的数字化的医疗记录,用以取代手写纸张病历,电子设备包括计算机、健康卡等,它的内容包括纸张病历的所有信息,美国国立医学研究所将其定义为:电子病历是基于一个特定系统的电子化病人记录,该系统提供用户访问完整准确的数据、警示、提示和临床决策支持系统的能力。
但是现有的电子病历或病史文本信息缺乏能自动给出疾病诊断与治疗方案的方法和能力,或者方法粗糙,缺乏更精准可靠的符合医学诊断学等医学科学的流程、方法与算法。
发明内容:
本发明的目的就在于为了解决上述问题而提供一种根据电子病历文本自动给出疾病诊疗方案的方法,解决了背景技术中提到的问题。
为了解决上述问题,本发明提供了一种技术方案:
一种根据电子病历文本自动给出疾病诊疗方案的方法,包括以下步骤:
S1、建立疾病信息数据表,建立疾病诊断要点数据表以及给出确诊算法与疾病可能性诊断的排序算法;
S2、根据某患者的电子病历信息或病史文本,提取该病例信息;
S3、根据提取的该病例信息,匹配各疾病的确诊标准;
S4、进行疾病诊断可能性的排序;
S5、给出每个展示疾病的确诊要点和相关应采集的症状、体征、检查等特征信息;
S6、依次采集各确诊要点和其他特征信息;
S7、匹配显示该诊断疾病的治疗方案,并显示该疾病的介绍信息。
作为优选,所述步骤S1中建立疾病信息数据表具体包括疾病名称、发病人群、发病率、疾病介绍、病因、临床表现、辅助检查、诊断与鉴别诊断、治疗方案、预防、预后、是否急恶性等字段内容。
作为优选,所述步骤S1中建立疾病诊断要点数据表具体包括疾病名称、诊断要点1、诊断要点2...诊断要点n。
作为优选,所述步骤S1中将每一诊断要点对于该疾病诊断的重要性进行赋值,将对该疾病诊断具备决定性诊断意义的诊断要点标注为确诊要点,并进行分组标记为a[1]、a[2]...a[n],b[1]、b[2]...b[n],...条件组条件序列;根据权威资料建立确诊标准;确诊标准包括确诊要点的各种组合:如同时满足a组确诊要点中的3项则表示为3a;如同时满足a组中的2项和b组中的3项,则表示为2a and 3b;如满足a组中的2项或b组中的3项,则表示为2aor 3b,对提示可能急恶性的诊断要点标注为可能急恶性。
作为优选,所述步骤S2中根据某患者的电子病历信息或病史文本,提取该病例所属发病人群、症状、体征、检查检验结果等信息。
作为优选,所述步骤S3中根据提取的该病例信息,匹配各疾病的确诊标准;
作为优选,所述步骤S4中进行疾病诊断可能性的排序具体包括以下步骤:
S41、若匹配上某一疾病的确诊标准,则该患者诊断为该疾病;
S42、若未匹配上任一疾病的确诊标准,则根据已匹配上的某疾病的诊断要点的赋值进行加法处理后并除以该疾病各诊断要点权重赋值之和,各疾病该项处理结果对应结果记为A1,A2,...An。同时根据已匹配上的诊断要点是否存在“可能急恶性”标注,将各疾病该项对应结果标记为Y或N,其中Y表示存在可能急恶性标注,N表示不存在可能急恶性标注,首先将标记为Y的疾病名称按An大小依次排序展示,而后继续将标记为N的疾病按An大小依次排序展示;
作为优选,所述步骤S5中给出每个展示疾病的确诊要点和相关应采集的症状、体征、检查等特征信息。
作为优选,所述步骤S6中依次采集各确诊要点和其他特征信息,将确诊要点信息采集符合确诊标准对应的该疾病名称确定为诊断结果。
作为优选,所述步骤S6中如确诊要点信息采集仍未匹配上某一疾病的确诊标准,重复步骤S42-步骤S6,直至确诊要点信息采集匹配上某一疾病的确诊标准,确定诊断。
作为优选,所述步骤S7匹配显示该诊断疾病的治疗方案,并显示该疾病的介绍信息。
本发明的有益效果是:本发明通过设置数据库表结构以及程序算法,实现疾病诊断、疾病可能性诊断的排序、确诊应继续采集的特征信息和流程、疾病治疗方案的自动给出,可根据电子病历文本自动给出疾病诊疗方案,且给出的方案更合理准确,有利于实际使用。
附图说明:
为了易于说明,本发明由下述的具体实施及附图作以详细描述。
图1是本发明实施例示意图。
具体实施方式:
如图1所示,本具体实施方式采用以下技术方案:
实施例:
一种根据电子病历文本自动给出疾病诊疗方案的方法,包括以下步骤:
S1、建立疾病信息数据表,建立疾病诊断要点数据表以及给出确诊算法与疾病可能性诊断的排序算法;
S2、根据某患者的电子病历信息或病史文本,提取该病例信息;
S3、根据提取的该病例信息,匹配各疾病的确诊标准;
S4、进行疾病诊断可能性的排序;
S5、给出每个展示疾病的确诊要点和相关应采集的症状、体征、检查等特征信息;
S6、依次采集各确诊要点和其他特征信息;
S7、匹配显示该诊断疾病的治疗方案,并显示该疾病的介绍信息。
其中,所述步骤S1中建立疾病信息数据表具体包括疾病名称、发病人群、发病率、疾病介绍、病因、临床表现、辅助检查、诊断与鉴别诊断、治疗方案、预防、预后、是否急恶性等字段内容。
其中,所述步骤S1中建立疾病诊断要点数据表具体包括疾病名称、诊断要点1、诊断要点2...诊断要点n。
其中,所述步骤S1中将每一诊断要点对于该疾病诊断的重要性进行赋值,将对该疾病诊断具备决定性诊断意义的诊断要点标注为确诊要点,并进行分组标记为a[1]、a[2]...a[n],b[1]、b[2]...b[n],...条件组条件序列;根据权威资料建立确诊标准;确诊标准包括确诊要点的各种组合:如同时满足a组确诊要点中的3项则表示为3a;如同时满足a组中的2项和b组中的3项,则表示为2a and 3b;如满足a组中的2项或b组中的3项,则表示为2aor 3b,对提示可能急恶性的诊断要点标注为可能急恶性。
其中,所述步骤S2中根据某患者的电子病历信息或病史文本,提取该病例所属发病人群、症状、体征、检查检验结果等信息。
其中,所述步骤S3中根据提取的该病例信息,匹配各疾病的确诊标准;
其中,所述步骤S4中进行疾病诊断可能性的排序具体包括以下步骤:
S41、若匹配上某一疾病的确诊标准,则该患者诊断为该疾病;
S42、若未匹配上任一疾病的确诊标准,则根据已匹配上的某疾病的诊断要点的赋值进行加法处理后并除以该疾病各诊断要点权重赋值之和,各疾病该项处理结果对应结果记为A1,A2,...An。同时根据已匹配上的诊断要点是否存在“可能急恶性”标注,将各疾病该项对应结果标记为Y或N,其中Y表示存在可能急恶性标注,N表示不存在可能急恶性标注,首先将标记为Y的疾病名称按An大小依次排序展示,而后继续将标记为N的疾病按An大小依次排序展示;
其中,所述步骤S5中给出每个展示疾病的确诊要点和相关应采集的症状、体征、检查等特征信息。
其中,所述步骤S6中依次采集各确诊要点和其他特征信息,将确诊要点信息采集符合确诊标准对应的该疾病名称确定为诊断结果。
其中,所述步骤S6中如确诊要点信息采集仍未匹配上某一疾病的确诊标准,重复步骤S42-步骤S6,直至确诊要点信息采集匹配上某一疾病的确诊标准,确定诊断。
其中,所述步骤S7匹配显示该诊断疾病的治疗方案,并显示该疾病的介绍信息。
以下通过具体实施例来说明本发明有益效果:
步骤1:
①建立疾病信息数据表,包括疾病名称、发病人群、发病率、疾病介绍、病因、临床表现、辅助检查、诊断与鉴别诊断、治疗方案、预防、预后、是否急恶性等字段内容。
②建立疾病诊断要点数据表,包括疾病名称、诊断要点1、诊断要点2...诊断要点n,对每一诊断要点对于该疾病诊断的重要性进行权重赋值;将对该疾病诊断具备决定性诊断意义的诊断要点标注为确诊要点,并进行分组标记为a[1]、a[2]...a[n],b[1]、b[2]...b[n],...(条件组条件序列);根据权威资料(如疾病指南、教科书等)建立确诊标准;对提示可能急恶性的诊断要点标注为“可能急恶性”。
确诊标准包括确诊要点的各种组合:如同时满足a组确诊要点中的3项则表示为3a;如同时满足a组中的2项和b组中的3项,则表示为2a and 3b;如满足a组中的2项或b组中的3项,则表示为2a or 3b。
步骤2:
根据某患者的电子病历信息或病史文本,提取该病例所属发病人群、症状、体征、检查检验结果等信息;
步骤3:
根据提取的该病例的所属发病人群、症状、体征、检查检验结果等信息,匹配各疾病的确诊标准;
步骤4:进行疾病诊断可能性的排序:
a.若匹配上某一疾病的确诊标准,则该患者诊断为该疾病;
b.若未匹配上任一疾病的确诊标准,则根据已匹配上的某疾病的诊断要点的赋值进行加法处理后并除以该疾病各诊断要点权重赋值之和,各疾病该项处理结果对应结果记为A1,A2,...An。同时根据已匹配上的诊断要点是否存在“可能急恶性”标注,将各疾病该项对应结果标记为Y(存在“可能急恶性”标注)或N(不存在“可能急恶性”标注)。首先将标记为Y的疾病名称按An大小依次排序展示,而后继续将标记为N的疾病按An大小依次排序展示;
步骤5:
给出每个展示疾病的确诊要点和相关应采集的症状、体征、检查等特征信息;
步骤6:
依次采集各确诊要点和其他特征信息,将确诊要点信息采集符合确诊标准对应的该疾病名称确定为诊断结果。
如确诊要点信息采集仍未匹配上某一疾病的确诊标准,重复步骤4b-步骤6,直至确诊要点信息采集匹配上某一疾病的确诊标准,确定诊断。
步骤7:
匹配显示该诊断疾病的治疗方案,并显示该疾病的介绍信息。
在本发明的描述中,需要理解的是,术语“同轴”、“底部”、“一端”、“顶部”、“中部”、“另一端”、“上”、“一侧”、“顶部”、“内”、“前部”、“中央”、“两端”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作,因此不能理解为对本发明的限制。
此外,术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量,由此,限定有“第一”、“第二”、“第三”、“第四”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。
在本发明中,除非另有明确的规定和限定,术语“安装”、“设置”、“连接”、“固定”、“旋接”等术语应做广义理解,例如,可以是固定连接,也可以是可拆卸连接,或成一体;可以是机械连接,也可以是电连接;可以是直接相连,也可以通过中间媒介间接相连,可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系,除非另有明确的限定,对于本领域的普通技术人员而言,可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,对于本领域的普通技术人员而言,可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
机译: 为语音到文本转换提供匿名和安全机制的新颖创新方法。本发明提供了一种通用且可扩展的隐私层,其利用了现有的基于云的自动语音识别(ASR)服务,并且可以适应新兴的语音到文本技术,例如自然语言处理(NLP),语音机器人和其他基于语音的人工语言。智能接口。本发明还允许在不牺牲法律,医学,金融和其他隐私敏感领域的情况下应用最新和最好的语音技术。
机译: 包含文本到语音系统的移动电话的半导体芯片,一种从移动电话和移动电话自动呈现通知或文本消息的方法
机译: 包含文本到语音系统的移动电话的半导体芯片,一种从移动电话和移动电话自动呈现通知或文本消息的方法