【技术实现步骤摘要】
一种对病历书写文本补全和预测的方法及系统
本专利技术涉及电子病历
，具体地说，涉及一种对病历书写文本补全和预测的方法及系统。
技术介绍
医生书写电子病历时往往需要录入大量的专业词汇和语句，输入这些含有大量医疗专业词汇的病历时容易出错，录入效率也非常的低，影响医生的工作效率。现有的大多电子病历系统都是依靠单纯的手工输入或者输入法的联想功能，或者是实现自己的联想推荐功能，但这些方法推荐都不是很精准。本专利具有自学习的能力，通过不断的自学习，使推荐精度越来越高，即使是专业生僻的医疗词汇也能高效的录入。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种对病历书写文本补全和预测的方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述技术问题的解决，本专利技术的目的之一在于，提供一种对病历书写文本补全和预测的方法，其方法包括如下步骤：S1、语义分析，根据医生平时书写的病历内容，进行智能分词分句处理。此步骤不是简单的进行汉语言分词处理，而是使用智能算法对专业的医疗语句进行带有上下文语义分段处理，形成上下...
【技术保护点】
1.一种对病历书写文本补全和预测的方法，其方法包括如下步骤：/nS1、语义分析，根据医生平时书写的病历内容，进行智能分词分句处理；/nS2、语义关联，对分词分句好的语义片段进行上下文语义关联，并进行频次、权重分析，处理后存储到后台大数据系统中；/nS3、触发推荐，书写病历时触发推荐算法，结合书写上下文环境，从后台大数据系统中分析后，来推荐剩下需要录入的内容；/nS4、自动补全，推荐的语义片段展示在书写的光标处，选择推荐的语义片段，自动补全剩下需要录入的病历内容，如果语义片段中含有数字，光标会自动定位到数字位置处，键入数字回车即可录入完整的语义片段；/nS5、自学习，保存病历...
【技术特征摘要】
1.一种对病历书写文本补全和预测的方法，其方法包括如下步骤：
S1、语义分析，根据医生平时书写的病历内容，进行智能分词分句处理；
S2、语义关联，对分词分句好的语义片段进行上下文语义关联，并进行频次、权重分析，处理后存储到后台大数据系统中；
S3、触发推荐，书写病历时触发推荐算法，结合书写上下文环境，从后台大数据系统中分析后，来推荐剩下需要录入的内容；
S4、自动补全，推荐的语义片段展示在书写的光标处，选择推荐的语义片段，自动补全剩下需要录入的病历内容，如果语义片段中含有数字，光标会自动定位到数字位置处，键入数字回车即可录入完整的语义片段；
S5、自学习，保存病历在反复执行S1-S3，达到自学习的目的。
2.根据权利要求1所述的对病历书写文本补全和预测的方法，其特征在于：所述S1中，语义分析的方法包括如下步骤：
S1.1、根据标点符号如逗号、句号、分号分析出语句语义片段；
S1.2、使用代码内置的医学常用语义片段匹配分析出常用语义片段；
S1.3、使用自然语言处理(NLP)技术分析得到自然语义片段；
S1.4、分析数字字符得到数字型语义片段；
S1.5、分析单位字符串得到单位型语义片段。
3.根据权利要求1所述的对病历书写文本补全和预测的方法，其特征在于：所述S2中，语义关联的方法包括如下步骤：
S2.1、使用S1得到的语义片段，结合病历中的上下文内容，将语义片段按顺序串起来，得到有向图；
S2.2、如果碰到数字型，则将数字型替换为“？”；
S2.3、将上步骤中得到有向图存储在图形数据库中；
S2.4、在存储的过程中，如果图形数据库中已经有和此图中有相同的语义片段节点，通过和数据库已经存在的相关的有向图进行对比分析后再进行合并操作，得到新的有向图，并且赋予关联关系频率权重；
S2.5、加上科室用户相关信息赋予属性关系权重更新频次信息；
S2.6、最终将新的有向图更新到图形数据库中存储。
4.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：江振华，范立文，王远春，江智明，
申请(专利权)人：智业软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：福建;35
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