病情描述与诊断一致性检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种病情描述与诊断一致性检测方法及装置，其中方法包括：确定待检测的病历中的病情描述文本和诊断结果；将病情描述文本和诊断结果输入至一致性检测模型，得到一致性检测模型输出的病历的一致性检测结果；其中，一致性检测模型是基于样本病历中的样本病情描述文本、样本诊断结果，以及样本病历的样本一致性检测结果训练得到的；一致性检测模型用于基于病情描述文本的病情描述编码，以及诊断结果的诊断疾病编码，多维度分析病情描述编码和诊断疾病编码的相关性，进行一致性检测。本发明专利技术实施例提供的方法及装置，提高了一致性检测方法的普适性及准确性。

【技术实现步骤摘要】
病情描述与诊断一致性检测方法及装置
本专利技术涉及自然语言处理
，尤其涉及一种病情描述与诊断一致性检测方法及装置。
技术介绍
随着医疗行业规范化水平的快速提高，病历的质量问题受到了广泛的关注。其中，病历中的病情描述与诊断结果的一致性问题，会影响患者转诊和医疗报销，因此尤其应当受到重视。目前的病情描述与诊断一致性检测方法主要包括基于规则的一致性检测方法，以及基于知识图谱等外部知识的一致性检测方法。其中，基于规则的一致性检测方法由于规则的制定存在不完善性，导致该检测方法普适性及检测准确性欠佳；而基于知识图谱等外部知识的一致性检测方法则因为知识图谱等外部知识代价高昂且知识涵盖范围有限，导致该方法难以实施且性能严重受限。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种病情描述与诊断一致性检测方法、装置、电子设备和存储介质，用以解决现有的一致性检测方法检测准确性不高的问题。第一方面，本专利技术实施例提供一种病情描述与诊断一致性检测方法，包括：确定待检测的病历中的病情描述文本和诊断结果；将所述病情描述文本和诊断结果输入至一致性检测模型，得到所述一致性检测模型输出的所述病历的一致性检测结果；其中，所述一致性检测模型是基于样本病历中的样本病情描述文本、样本诊断结果，以及所述样本病历的样本一致性检测结果训练得到的；所述一致性检测模型用于基于所述病情描述文本的病情描述编码，以及所述诊断结果的诊断疾病编码，多维度分析所述病情描述编码和所述诊断疾病编码的相关性，进行一致性检测。可选地，所述将所述病情描述文本和诊断结果输入至一致性检测模型，得到所述一致性检测模型输出的所述病历的一致性检测结果，具体包括：将所述病情描述文本输入至所述一致性检测模型的病情描述编码层，得到所述病情描述编码层输出的病情描述编码；将所述诊断结果输入至所述一致性检测模型的诊断疾病编码层，得到所述诊断疾病编码层输出的诊断疾病编码；将所述病情描述编码和所述诊断疾病编码分别输入至所述一致性检测模型的多维度感知层，得到所述多维度感知层输出的所述病情描述编码对应的多个维度的病情描述感知编码，以及所述诊断疾病编码对应的多个维度的诊断疾病感知编码；将所述诊断疾病编码、所述多个维度的病情描述感知编码和所述多个维度的诊断疾病感知编码输入至所述一致性检测模型的一致性判决层，得到所述一致性判决层输出的所述一致性检测结果。可选地，所述将所述病情描述文本输入至所述一致性检测模型的病情描述编码层，得到所述病情描述编码层输出的病情描述编码，具体包括：将所述病情描述文本中的主诉文本和现病史文本分别输入至所述病情描述编码层的病情描述表示层，得到所述病情描述表示层输出的所述主诉文本的主诉表示和所述现病史文本的现病史表示；将所述主诉表示和所述现病史表示输入至所述病情描述编码层的病情描述注意力层，得到所述病情描述注意力层输出的所述病情描述编码。可选地，所述将所述诊断结果输入至所述一致性检测模型的诊断疾病编码层，得到所述诊断疾病编码层输出的诊断疾病编码，具体包括：将所述诊断结果和所述诊断结果对应的疾病知识描述文本分别输入至所述诊断疾病编码层的疾病表示层，得到所述疾病表示层输出的所述诊断结果的诊断疾病表示和所述疾病知识描述文本的疾病知识表示；将所述诊断疾病表示和所述疾病知识表示输入至所述诊断疾病编码层的诊断疾病注意力层，得到所述诊断疾病注意力层输出的所述诊断疾病编码。可选地，所述将所述诊断疾病编码、所述多个维度的病情描述感知编码和所述多个维度的诊断疾病感知编码输入至所述一致性检测模型的一致性判决层，得到所述一致性判决层输出的所述一致性检测结果，具体包括：将每一维度的病情描述感知编码、每一维度的诊断疾病感知编码以及所述诊断疾病编码输入至所述一致性判决层的多维度注意力层，得到所述多维度注意力层输出的所述病情描述编码和所述诊断疾病编码之间的相关性表示；将所述病情描述编码和所述诊断疾病编码之间的相关性表示输入至所述一致性判决层的结果输出层，得到所述结果输出层输出的所述一致性检测结果。可选地，所述将每一维度的病情描述感知编码、每一维度的诊断疾病感知编码以及所述诊断疾病编码输入至所述一致性判决层的多维度注意力层，得到所述多维度注意力层输出的所述病情描述编码和所述诊断疾病编码之间的相关性表示，具体包括：将任一维度的病情描述感知编码和诊断疾病感知编码输入至所述多维度注意力层的单维度注意力层，得到所述单维度注意力层输出的所述任一维度的病情描述注意力表示；将所述诊断疾病编码，以及每一维度的病情描述注意力表示输入至所述多维度注意力层的混合相关性表示层，得到所述混合相关性表示层输出的所述病情描述编码和所述诊断疾病编码之间的相关性表示。可选地，任一样本病历中的样本诊断结果包括多个候选诊断结果和若干个鉴别诊断结果，其中所述任一样本病历中的样本病情描述文本及其对应的每一候选诊断结果所对应的样本一致性检测结果为一致，所述任一样本病历中的样本病情描述文本及其对应的每一鉴别诊断结果所对应的样本一致性检测结果为不一致。可选地，所述候选诊断结果是基于所述任一样本病历中的病历诊断结果对应的疾病类簇确定的；所述疾病类簇是对多个样本病历中的病历诊断结果进行聚类后得到的。可选地，所述疾病类簇是通过如下步骤得到的：确定任一病历诊断结果的若干个重点词；基于所述任一病历诊断结果的若干个重点词，确定所述任一病历诊断结果的疾病向量；对每一病历诊断结果的疾病向量进行聚类，得到所述疾病类簇。可选地，所述鉴别诊断结果是基于所述任一样本病历中的病历诊断结果与其余多个样本病历中的病历诊断结果的疾病向量之间的距离确定的，或基于所述任一样本病历中的病历诊断结果与其余多个样本病历中的病历诊断结果的疾病向量之间的距离以及编辑距离确定的。第二方面，本专利技术实施例提供一种病情描述与诊断一致性检测装置，包括：确定单元，用于确定待检测的病历中的病情描述文本和诊断结果；一致性检测单元，用于将所述病情描述文本和诊断结果输入至一致性检测模型，得到所述一致性检测模型输出的所述病历的一致性检测结果；其中，所述一致性检测模型是基于样本病历中的样本病情描述文本、样本诊断结果，以及所述样本病历的样本一致性检测结果训练得到的；所述一致性检测模型用于基于所述病情描述文本的病情描述编码，以及所述诊断结果的诊断疾病编码，多维度分析所述病情描述编码和所述诊断疾病编码的相关性，进行一致性检测。第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过总线完成相互间的通信，处理器可以调用存储器中的逻辑命令，以执行如第一方面所提供的方法的步骤。第四方面，本专利技术实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所提供的方法的步骤。本专利技术实施例提供的一种病情描本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种病情描述与诊断一致性检测方法，其特征在于，包括：/n确定待检测的病历中的病情描述文本和诊断结果；/n将所述病情描述文本和诊断结果输入至一致性检测模型，得到所述一致性检测模型输出的所述病历的一致性检测结果；/n其中，所述一致性检测模型是基于样本病历中的样本病情描述文本、样本诊断结果，以及所述样本病历的样本一致性检测结果训练得到的；/n所述一致性检测模型用于基于所述病情描述文本的病情描述编码，以及所述诊断结果的诊断疾病编码，多维度分析所述病情描述编码和所述诊断疾病编码的相关性，进行一致性检测。/n

【技术特征摘要】
1.一种病情描述与诊断一致性检测方法，其特征在于，包括：
确定待检测的病历中的病情描述文本和诊断结果；
将所述病情描述文本和诊断结果输入至一致性检测模型，得到所述一致性检测模型输出的所述病历的一致性检测结果；
其中，所述一致性检测模型是基于样本病历中的样本病情描述文本、样本诊断结果，以及所述样本病历的样本一致性检测结果训练得到的；
所述一致性检测模型用于基于所述病情描述文本的病情描述编码，以及所述诊断结果的诊断疾病编码，多维度分析所述病情描述编码和所述诊断疾病编码的相关性，进行一致性检测。


2.根据权利要求1所述的病情描述与诊断一致性检测方法，其特征在于，所述将所述病情描述文本和诊断结果输入至一致性检测模型，得到所述一致性检测模型输出的所述病历的一致性检测结果，具体包括：
将所述病情描述文本输入至所述一致性检测模型的病情描述编码层，得到所述病情描述编码层输出的病情描述编码；
将所述诊断结果输入至所述一致性检测模型的诊断疾病编码层，得到所述诊断疾病编码层输出的诊断疾病编码；
将所述病情描述编码和所述诊断疾病编码分别输入至所述一致性检测模型的多维度感知层，得到所述多维度感知层输出的所述病情描述编码对应的多个维度的病情描述感知编码，以及所述诊断疾病编码对应的多个维度的诊断疾病感知编码；
将所述诊断疾病编码、所述多个维度的病情描述感知编码和所述多个维度的诊断疾病感知编码输入至所述一致性检测模型的一致性判决层，得到所述一致性判决层输出的所述一致性检测结果。


3.根据权利要求2所述的病情描述与诊断一致性检测方法，其特征在于，所述将所述病情描述文本输入至所述一致性检测模型的病情描述编码层，得到所述病情描述编码层输出的病情描述编码，具体包括：
将所述病情描述文本中的主诉文本和现病史文本分别输入至所述病情描述编码层的病情描述表示层，得到所述病情描述表示层输出的所述主诉文本的主诉表示和所述现病史文本的现病史表示；
将所述主诉表示和所述现病史表示输入至所述病情描述编码层的病情描述注意力层，得到所述病情描述注意力层输出的所述病情描述编码。


4.根据权利要求2所述的病情描述与诊断一致性检测方法，其特征在于，所述将所述诊断结果输入至所述一致性检测模型的诊断疾病编码层，得到所述诊断疾病编码层输出的诊断疾病编码，具体包括：
将所述诊断结果和所述诊断结果对应的疾病知识描述文本分别输入至所述诊断疾病编码层的疾病表示层，得到所述疾病表示层输出的所述诊断结果的诊断疾病表示和所述疾病知识描述文本的疾病知识表示；
将所述诊断疾病表示和所述疾病知识表示输入至所述诊断疾病编码层的诊断疾病注意力层，得到所述诊断疾病注意力层输出的所述诊断疾病编码。


5.根据权利要求2所述的病情描述与诊断一致性检测方法，其特征在于，所述将所述诊断疾病编码、所述多个维度的病情描述感知编码和所述多个维度的诊断疾病感知编码输入至所述一致性检测模型的一致性判决层，得到所述一致性判决层输出的所述一致性检测结果，具体包括：
将每一维度的病情描述感知编码、每一维度的诊断疾病感知编码以及所述诊断疾病编码输入至所述一致性判决层的多维度注意力层，得到所述多维度注意力层输出的所述病情描述编码和所述诊断疾病编码之间的相关性表示；
将所述病情描述编码和所述诊断疾病编码之间的相关性表示输入至所述一致性...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴及，刘少辉，刘喜恩，尤心心，周梦强，
申请(专利权)人：清华大学，科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11