一种信息提取方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种信息提取方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取目标患者的患者身份信息和目标患者对应的病症信息；根据目标患者身份信息和目标患者对应的病症信息，确定目标患者的目标就诊信息；将所述目标就诊信息转换为目标就诊信息向量；将所述目标就诊信息向量输入至预先训练好的预判模型中，得到预判结果。通过本申请提供的信息提取方法，能够便捷的将目标患者对应的目标就诊信息进行提取，减少临床医生的工作量，节省临床医生和目标患者的就诊时间。

An Information Extraction Method, Device, Electronic Equipment and Storage Media

【技术实现步骤摘要】
一种信息提取方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及信息处理
，具体而言，涉及一种信息提取方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
目前，临床患者去医院就医，甚至在临床患者做完手术时，临床医生会根据临床患者的症状描述、症状体现、过往病史、就诊记录以及自己的临床经验，为临床患者制定诊疗手段。现有技术中，临床医生可以及时获取临床患者的360视图，该视图中包括临床患者从出生到现今的过往病史、就医次数、就医时间、诊疗手段等，根据临床患者的所有信息为该临床患者制定较为合适的诊疗手段。但是，在临床医生问诊临床患者时，时间较短，而临床医生获取的临床患者的信息量较大，临床医生根据临床患者的症状描述需要对临床患者的所有信息中进行逐一阅览，来确定与该临床患者当前描述的症状的目标信息，进一步制定相应的诊疗手段。这样，既浪费临床医生与临床患者的就诊时间，又增加临床医生的工作量。
技术实现思路
有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种信息提取方法、装置、电子设备及存储介质，能够便捷的将目标患者对应的目标就诊信息进行提取，减少临床医生的工作量，节省临床医生和目标患者的就诊时间。第一方面，本申请实施例提供了一种信息提取方法，其中，包括：获取目标患者的患者身份信息和目标患者对应的病症信息；根据所述目标患者身份信息和目标患者对应的病症信息，确定目标患者的目标就诊信息；将所述目标就诊信息转换为目标就诊信息向量；将所述目标就诊信息向量输入至预先训练好的预判模型中，得到预判结果。结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述根据所述目标患者身份信息和目标患者对应的病症信息，确定临床患者的目标就诊信息，包括：根据所述当前就诊信息与所述目标患者身份信息，确定待提取的目标就诊信息对应的预定标签；将所述预定标签转换为特征向量，得到预定标签特征向量；将所述预定标签特征向量输入至预先训练的目标就诊信息提取模型中，得到所述预定标签特征向量对应的目标就诊信息。结合第一方面的第一种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，通过以下训练方式得到所述目标就诊信息提取模型：获取第一训练样本集，所述第一训练样本集包括多个目标就诊信息样本，每个目标就诊信息样本带有对应的预定标签；从第一训练样本集中获取N个带有对应的预定标签的目标就诊信息样本，并将每个目标就诊信息样本作为第一参照结果；将所述N个目标就诊信息样本中的每个目标就诊信息样本进行向量转换，得到每个目标就诊信息样本对应的信息特征向量，并且将所述预定标签进行向量转换，得到所述预定标签的标签特征向量；将所述信息特征向量和所述标签特征向量输入到待训练目标就诊信息提取模型中，得到本轮训练过程得到的第一检测结果；基于所述本轮训练过程得到的第一检测结果以及预设的第一参照结果，计算本轮训练的第一误差值；当计算出的第一误差值大于第一设定值，对所述待训练目标就诊信息提取模型的模型参数进行调整，并利用调整后的所述待训练目标就诊信息提取模型进行下一轮训练过程，直至计算出的第一误差值不大于所述第一设定值时，确定训练完成。结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，通过以下训练方式得到所述预判模型：获取第二训练样本集，所述第二训练样本集包括多个目标就诊信息样本，每个目标就诊信息样本带有对应的诊断结果；从第二训练样本集中获取L个带有对应的诊断结果的目标就诊信息样本，并将每个目标就诊信息样本对应的诊断结果作为第二参照结果；将所述L个目标就诊信息样本中提取多个信息特征向量，并且将所述诊断结果进行向量转换，得到所述诊断结果的结果特征向量；其中，每个目标就诊信息样本中至少提取一个信息特征向量；将所述多个信息特征向量和所述结果特征向量输入到待训练预判模型中，得到本轮训练过程得到的第二检测结果；基于所述本轮训练过程得到的第二检测结果以及预设的第二参照结果，计算本轮训练的第二误差值；当计算出的第二误差值大于第二设定值，对所述待训练预判模型的模型参数进行调整，并利用调整后的所述待训练预判模型进行下一轮训练过程，直至计算出的第二误差值不大于所述第二设定值时，确定训练完成。结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，还包括：将所述目标就诊信息和所述预判结果进行显示。第二方面，本申请实施例还提供了一种信息提取装置，其中，包括：获取模块，用于获取目标患者的患者身份信息和目标患者对应的病症信息；确定模块，用于根据所述目标患者身份信息和目标患者对应的病症信息，确定目标患者的目标就诊信息；转换模块，用于将所述目标就诊信息转换为目标就诊信息向量；预判模块，用于将所述目标就诊信息向量输入至预先训练的预判模型中，得到预判结果。结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第一种可能的实施方式，其中，所述确定模块，具体用于：根据所述当前就诊信息与所述目标患者身份信息，确定待提取的目标就诊信息对应的预定标签；将所述预定标签转换为特征向量，得到预定标签特征向量；将所述预定标签特征向量输入至预先训练的目标就诊信息提取模型中，得到所述预定标签特征向量对应的目标就诊信息。结合第二方面，本申请实施例提供了第二方面的第二种可能的实施方式，其中，还包括：显示模块，用于将所述目标就诊信息和所述预判结果进行显示。第三方面，本申请实施例还提供了一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述第一方面至第一方面的第四种可能的实施方式中任一种可能的实施方式中的步骤。第四方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面至第一方面的第四种可能的实施方式中任一种可能的实施方式中的步骤。本申请提供了一种信息提取方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取目标患者的患者身份信息和目标患者对应的病症信息；根据目标患者身份信息和目标患者对应的病症信息，确定目标患者的目标就诊信息，并将目标就诊信息进行显示。通过本申请提供的信息提取方法，能够便捷的将目标患者对应的目标就诊信息进行提取，避免了临床医生需要根据临床患者的症状描述对临床患者的所有信息中进行逐一阅览，来确定与该临床患者当前描述的症状的目标就诊信息，减少了临床医生的工作量，节省了临床医生和目标患者的就诊时间。为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示出了本申请实施例所提供的一种信息提取方法的流程图；图2示出了本申请实施例所提供的另一种信息提取方法的流程图；图3示出了本申请实施例所提供的另一种信息提取方法的流程图；图4示出了本申请实施例所提供的另一种信息提取方法的流程图；本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种信息提取方法，其特征在于，包括：获取目标患者的患者身份信息和目标患者对应的病症信息；根据所述目标患者身份信息和目标患者对应的病症信息，确定目标患者的目标就诊信息；将所述目标就诊信息转换为目标就诊信息向量；将所述目标就诊信息向量输入至预先训练好的预判模型中，得到预判结果。

【技术特征摘要】
1.一种信息提取方法，其特征在于，包括：获取目标患者的患者身份信息和目标患者对应的病症信息；根据所述目标患者身份信息和目标患者对应的病症信息，确定目标患者的目标就诊信息；将所述目标就诊信息转换为目标就诊信息向量；将所述目标就诊信息向量输入至预先训练好的预判模型中，得到预判结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标患者身份信息和目标患者对应的病症信息，确定临床患者的目标就诊信息，包括：根据所述当前就诊信息与所述目标患者身份信息，确定待提取的目标就诊信息对应的预定标签；将所述预定标签转换为特征向量，得到预定标签特征向量；将所述预定标签特征向量输入至预先训练的目标就诊信息提取模型中，得到所述预定标签特征向量对应的目标就诊信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过以下训练方式得到所述目标就诊信息提取模型：获取第一训练样本集，所述第一训练样本集包括多个目标就诊信息样本，每个目标就诊信息样本带有对应的预定标签；从第一训练样本集中获取N个带有对应的预定标签的目标就诊信息样本，并将每个目标就诊信息样本作为第一参照结果；将所述N个目标就诊信息样本中的每个目标就诊信息样本进行向量转换，得到每个目标就诊信息样本对应的信息特征向量，并且将所述预定标签进行向量转换，得到所述预定标签的标签特征向量；将所述信息特征向量和所述标签特征向量输入到待训练目标就诊信息提取模型中，得到本轮训练过程得到的第一检测结果；基于所述本轮训练过程得到的第一检测结果以及预设的第一参照结果，计算本轮训练的第一误差值；当计算出的第一误差值大于第一设定值，对所述待训练目标就诊信息提取模型的模型参数进行调整，并利用调整后的所述待训练目标就诊信息提取模型进行下一轮训练过程，直至计算出的第一误差值不大于所述第一设定值时，确定训练完成。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过以下训练方式得到所述预判模型：获取第二训练样本集，所述第二训练样本集包括多个目标就诊信息样本，每个目标就诊信息样本带有对应的诊断结果；从第二训练样本集中获取L个带有对应的诊断结果的目标就诊信息样本，并将每个目标就诊信息样本对应的诊断结果...

【专利技术属性】
技术研发人员：王觅也，师庆科，罗凯，
申请(专利权)人：四川大学华西医院，
类型：发明
国别省市：四川,51