基于时空序列模型的临床医疗记录自动生成方法和装置与流程

本发明涉及医疗信息，尤其涉及一种基于时空序列模型的临床医疗记录自动生成方法和装置。

背景技术：

1、智慧医院的构建是实现“健康中国”战略的关键步骤。智慧医院建设以“数字化、网络化、信息化”为主导，成功地打破了传统医疗服务的限制，大大提升了医疗服务的效率和质量。要实现智慧医院的高效运作，需要建立一系列先进的信息系统。电子病历系统是记录病人诊疗全过程的信息系统，它能够实现病历信息的数字化存储、查询和统计分析。医院通过电子病历以电子化方式记录患者就诊的信息，包括：首页、病程记录、检查检验结果、医嘱、手术记录、护理记录等等，其中既有结构化信息，也有非结构化的自由文本，还有图形图像信息。临床信息系统是服务于病情诊断和处理、医学研究等临床活动，以患者为核心，借助多种软件系统整合患者临床诊疗数据，其核心功能是实现医疗过程管理的质效提升。临床信息系统并非单一的系统，而是一系列临床信息系统的集合。通过临床信息系统，医护人员可以更加便捷地获取病人的诊疗信息和相关数据，提高诊疗效率和精度。在目前的一系列信息系统中，虽然数据库中存储了大量的患者数据，但是在每次检测结果出来之后，还是需要医生撰写病历本，无法有效的提高医疗资源的利用效率。

2、中国专利授权公告号：cn114242196b，公开了一种临床医疗记录自动生成方法和装置，包括：获取电子病程记录以及对应的时间信息；根据诊断信息，选择分词库对电子病程记录进行分词，得到病例关键词；将时空特征中的连续n个序列数据作为训练样本、病例关键词作为组合标签，训练时空序列模型，得到训练好的时空序列模型；根据训练好的时空序列模型以及预测时刻的时间间隔，输出预测时刻对象的预测病例关键词，生成临床医疗文本。

3、由此可见，现有技术中存在以下问题：虽然能够根据对象的电子病程记录、病例关键词训练时空序列模型以自动生成医疗记录文本，但生成的医疗记录文本准确性难以保证，并且在对象暂无历史病程记录时无法构建时空序列模型，从而无法自动生成临床医疗文本。

技术实现思路

1、为此，本发明提供一种基于时空序列模型的临床医疗记录自动生成方法和装置，用以克服现有技术中自动生成的临床医疗记录准确性低和无历史病程记录时无法自动生成临床医疗记录的问题。

2、为实现上述目的，一方面，本发明提供一种基于时空序列模型的临床医疗记录自动生成方法，包括：

3、步骤s1，获取历史存储的若干诊断对象的各次诊疗记录中的诊疗特征；

4、步骤s2，以单类诊疗特征确定对应诊疗特征的时序数据集，构建对应单类诊疗特征的标准时空序列模型；

5、步骤s3，获取目标对象的历史各次诊疗记录中的诊疗特征，根据单次诊疗特征确定其与标准时空序列模型的匹配程度；

6、步骤s4，根据所述匹配程度确定目标对象的个体时空序列模型是否需要调整；

7、其中，根据诊疗影响因子确定调整后的个体时空序列模型；所述诊疗影响因子包括所述目标对象的年龄、性别、体重、关联病症病发程度、用药依从性、机体敏感程度；

8、步骤s5，将目标时间点对应的目标时间间隔输入个体目标时空序列模型中，以得到所述个体目标时空序列模型输出的目标诊疗特征，生成所述目标对象对应的临床医疗记录。

9、进一步地，在所述步骤s2中，以单类诊疗特征确定对应诊疗特征的时序数据集，构建对应单类诊疗特征的标准时空序列模型，包括：

10、步骤s21，以单类诊疗特征确定对应诊疗特征的时序数据集；所述时序数据集包括若干时序数据；所述时序数据以任一诊断对象对应所述单类诊疗特征的每一历史诊疗记录为节点，所述历史诊疗记录的时间间隔为时间信息，所述单类诊疗特征为空间信息；

11、步骤s22，根据所述时序数据集对初始时空序列模型进行训练，以得到所述单类诊疗特征对应的标准时空序列模型。

12、进一步地，在步骤s22中，根据所述时序数据集对初始时空序列模型进行训练，以得到所述单类诊疗特征对应的标准时空序列模型，包括：

13、步骤s221，根据所述时序数据集，获取若干训练样本以及每一训练样本对应的样本标签；所述训练样本为每一时序数据中连续n个序列数据；所述样本标签为所述n个序列数据的下一个节点对应的单类诊疗特征；

14、步骤s223，根据所述训练样本以及每一训练样本对应的样本标签对初始时空序列模型进行训练，以得到所述单类诊疗特征对应的标准时空序列模型。

15、进一步地，在所述步骤s3中，获取目标对象的历史各次诊疗记录中的诊疗特征，根据单次诊疗特征确定其与标准时空序列模型的匹配程度，包括：

16、步骤s31，获取目标对象的历史各次诊疗记录中的诊疗特征，以得到每一诊疗记录中的诊疗特征对应的第一诊疗特征值列表；

17、步骤s32，根据单次诊疗特征确定与其对应的标准时空序列模型，获取标准时空序列模型输出的诊疗特征对应的第二诊疗特征值列表；

18、步骤s33，根据所述第一诊疗特征值列表和所述第二诊疗特征值列表，确定所述单次诊疗特征与标准时空序列模型的匹配程度。

19、进一步地，在所述步骤s4中，根据所述匹配程度确定目标对象的个体时空序列模型是否需要调整，包括：

20、步骤s41，若所述匹配程度小于预设匹配程度阈值，则对目标对象的个体时空序列模型进行调整。

21、进一步地，在所述步骤s4中，根据诊疗影响因子确定调整后的个体时空序列模型，包括：

22、步骤s42，根据目标对象的历史各次诊疗记录，确定每一诊疗影响因子的权重；

23、步骤s43，将小于预设权重阈值的权重对应的诊疗影响因子进行筛选；

24、步骤s44，根据筛选后大于等于预设权重阈值的权重对应的诊疗影响因子确定调整后的个体时空序列模型。

25、进一步地，在步骤s44中，根据筛选后的诊疗影响因子确定调整后的个体时空序列模型，包括：

26、步骤s441，根据筛选后的诊疗影响因子调整所述诊疗特征对应的诊疗特征值；

27、步骤s442，根据调整后的诊疗特征值确定与其对应的标准时空序列模型；

28、步骤s443，根据所述单次诊疗特征调整所述标准时空序列模型，以得到调整后的个体时空序列模型。

29、进一步地，在所述步骤s5中，将目标时间点对应的目标时间间隔输入个体目标时空序列模型中，以得到所述个体目标时空序列模型输出的目标诊疗特征，生成所述目标对象对应的临床医疗记录，包括：

30、步骤s51，获取目标对象在目标时间点的目标检测报告；

31、步骤s52，将目标时间点对应的目标时间间隔输入个体目标时空序列模型中，以得到对应所述目标时间点的目标诊疗特征；

32、步骤s53，根据所述目标检测报告以及所述目标诊疗特征，生成所述目标对象对应的临床医疗记录。

33、进一步地，在所述步骤s53中，根据所述目标检测报告以及所述目标诊疗特征，生成所述目标对象对应的临床医疗记录，包括：

34、根据所述目标检测报告对应的检测结果与所述目标诊疗特征进行比对，若相符，则生成所述目标对象对应的临床医疗记录。

35、另一方面，本发明还提供一种基于时空序列模型的临床医疗记录自动生成装置，包括：

36、数据获取模块，其用以获取历史存储的若干诊断对象的各次诊疗记录中的诊疗特征；

37、模型构建模块，其与所述数据获取模型相连，用以基于单类诊疗特征确定对应诊疗特征的时序数据集以构建对应单类诊疗特征的标准时空序列模型；

38、模型匹配模块，其用以获取目标对象的历史各次诊疗记录中的诊疗特征，根据单次诊疗特征确定其与对应的标准时空序列模型的匹配程度；

39、模型调整模块，其用以基于根据所述匹配程度确定目标对象的个体时空序列模型是否需要调整，根据目标对象的历史各次诊疗记录确定用以进行模型调整的诊疗影响因子，以及，根据确定的用以调整模型的诊疗影响因子确定调整后的个体时空序列模型；

40、其中，所述诊疗影响因子包括所述目标对象的年龄、性别、体重、关联病症病发程度、用药依从性、机体敏感程度；

41、记录生成模块，其用以根据目标时间点和所述个体目标时空序列模型确定输出的目标诊疗特征，生成所述目标对象对应的临床医疗记录。

42、与现有技术相比，本发明的有益效果在于，通过获取历史存储的若干诊断对象的各次诊疗记录中的诊疗特征，以单类诊疗特征确定对应诊疗特征的时序数据集，构建对应单类诊疗特征的标准时空序列模型，从而利用历史存储的不同诊断对象的诊疗特征，构建每一类诊疗特征对应的标准时空序列模型，在诊断对象暂无历史诊疗记录时能够根据标准时空序列模型自动生成临床医疗记录。获取目标对象的历史各次诊疗记录中的诊疗特征，根据单次诊疗特征确定其与标准时空序列模型的匹配程度，根据所述匹配程度确定目标对象的个体时空序列模型是否需要调整，如需调整，则根据诊疗影响因子确定调整后的个体时空序列模型。在目标对象存在诊疗记录时，根据单次诊疗特征确定其与标准时空序列模型的匹配程度，若匹配程度高，则不需要调整，可直接将标准时空序列模型作为目标对象对应的个体时空序列模型自动生成目标对象对应的临床医疗记录，可以提高临床医疗记录的生成效率；若匹配程度低，则需要根据诊疗影响因子进行调整，匹配程度低说明目标对象的诊疗特征不符合一般规律，受到了其他因素的影响，根据诊疗影响因子进行调整可以提高临床医疗记录的生成准确性。将目标时间点对应的目标时间间隔输入个体目标时空序列模型中，以得到所述个体目标时空序列模型输出的目标诊疗特征，生成所述目标对象对应的临床医疗记录。本发明通过历史存储的不同诊断对象的诊疗记录生成单类诊疗特征对应的标准时空序列模型，可以在目标对象暂无诊疗记录时自动生成临床诊疗记录，另外，可以根据目标对象的历史各次诊疗记录与标准时空序列模型进行匹配，从而构建更加适合目标对象的个体目标时空序列模型，提高临床医疗记录自动生成的准确性。

43、进一步地，根据每一单类诊疗特征对应的时序数据集构建每一单类诊疗特征对应的标准时空序列模型，能够更有针对性的生成对应的临床医疗记录。

44、进一步地，根据具有相同单类诊疗特征的不同诊断对象的历史各次诊疗记录构建对应的时序数据集，获取训练样本及样本标签，能够扩大训练样本的数量，从而提高模型的泛化能力。

45、进一步地，获取每一诊疗记录中的诊疗特征对应的第一诊疗特征值列表，以及标准时空序列模型输出的诊疗特征对应的第二诊疗特征值列表，可以快速确定单次诊疗特征与标准时空序列模型的匹配程度。

46、进一步地，单次诊疗特征与标准时空序列模型的匹配程度小，表明目标对象单次诊疗特征不适用对应的标准时空序列模型，不能以此自动生成临床医疗记录，故而需要对目标对象的个体时空序列模型进行调整。

47、进一步地，目标对象对应的诊疗影响因子对单次诊疗特征的影响程度不一定相同，需要根据目标对象的历史各次诊疗记录确定每一诊疗影响因子的权重，可以提高后续调整的准确性。另外，小于预设权重阈值的权重对诊疗特征的影响比较小，对其进行筛选，根据筛选后的诊疗影响因子确定调整后的个体时空序列模型，能够提高模型调整的效率。

48、进一步地，通过根据所述筛选后的诊疗影响因子调整所述诊疗特征对应的诊疗特征值，以此确定与其对应的标准时空序列模型，再根据单次诊疗特征调整所述标准时空序列模型，以得到调整后的个体时空序列模型。从而调整后的个体时空序列模型与目标对象的诊疗特征更加匹配，能够提高生成的临床医疗记录的准确性。

49、进一步地，结合目标对象的目标检测报告，能够辅助医护工作者进行判断，使得生成的临床医疗记录更加准确全面。

50、进一步地，将目标检测报告对应的检测结果与所述目标诊疗特征进行比对，在相符时生成所述目标对象对应的临床医疗记录，以目标检测报告辅助判断目标诊疗特征的准确性，能够提高生成的临床医疗记录的准确性。

51、进一步地，本发明的装置通过设置数据获取模块、模型构建模块、模型匹配模块、模型调整模块、记录生成模块，可以构建单类诊疗特征对应的标准时空序列模型，在目标对象暂无历史诊疗记录时以标准时空序列模型输出的目标诊疗特征生成临床医疗记录，在目标对象存在历史诊疗记录时可以根据目标对象历史各次诊疗特征以及标准时空序列模型结合判断，构建个体时空序列模型，生成临床医疗记录，提高了自动生成的临床医疗记录准确性。