诊断结果的校验方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请提出一种诊断结果的校验方法、装置及电子设备，属于人工智能医疗及知识图谱技术领域。其中，该方法包括：获取第一客户端发送的待校验的诊断结果及关联的目标病历数据；依据预设的标签与疾病的映射关系，确定与待校验的诊断结果所对应的第一标签集；利用预设的标签分类模型对目标病历数据进行处理，以确定目标病历数据对应的第二标签集；以及根据第一标签集与第二标签集的重合度，确定待校验的诊断结果的可信度。由此，通过这种诊断结果的校验方法，根据待校验的诊断结果所属的疾病大类与目标病历数据所属的疾病大类的重合度，实现对医生诊断结果的误诊校验，从而提高了基层医疗机构的诊断准确率，降低了误诊率。

【技术实现步骤摘要】
诊断结果的校验方法、装置及电子设备
本申请涉及计算机
，尤其涉及人工智能医疗及知识图谱
，提出一种诊断结果的校验方法、装置及电子设备。
技术介绍
在基层医疗机构，由于就业人员的技术水平及医疗设备有限，导致基层医疗的诊疗水平较低，误诊率较高。因此，如何辅助基层医疗机构提高诊断的准确率、降低误诊率，是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
提供了一种用于诊断结果的校验方法、装置、电子设备及存储介质。根据第一方面，提供了一种诊断结果的校验方法，包括：获取第一客户端发送的待校验的诊断结果及关联的目标病历数据；依据预设的标签与疾病的映射关系，确定与所述待校验的诊断结果所对应的第一标签集；利用预设的标签分类模型对所述目标病历数据进行处理，以确定所述目标病历数据对应的第二标签集；以及根据所述第一标签集与所述第二标签集的重合度，确定所述待校验的诊断结果的可信度。根据第二方面，提供了一种诊断结果的校验装置，包括：第一获取模块，用于获取第一客户端发送的待校验的诊断结果及关联的目标病历数据；第一确定模块，用于依据预本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种诊断结果的校验方法，包括：/n获取第一客户端发送的待校验的诊断结果及关联的目标病历数据；/n依据预设的标签与疾病的映射关系，确定与所述待校验的诊断结果所对应的第一标签集；/n利用预设的标签分类模型对所述目标病历数据进行处理，以确定所述目标病历数据对应的第二标签集；以及/n根据所述第一标签集与所述第二标签集的重合度，确定所述待校验的诊断结果的可信度。/n

【技术特征摘要】
1.一种诊断结果的校验方法，包括：
获取第一客户端发送的待校验的诊断结果及关联的目标病历数据；
依据预设的标签与疾病的映射关系，确定与所述待校验的诊断结果所对应的第一标签集；
利用预设的标签分类模型对所述目标病历数据进行处理，以确定所述目标病历数据对应的第二标签集；以及
根据所述第一标签集与所述第二标签集的重合度，确定所述待校验的诊断结果的可信度。


2.如权利要求1所述的方法，其中，所述预设的标签分类模型，包括第一编码器、第二编码器及多层感知机，其中，所述在利用预设的标签分类模型对所述目标病历数据进行处理之前，还包括：
对所述目标病历数据进行自然语言处理，以确定所述目标病历数据中包括的目标文本数据及目标关键词集；
所述利用预设的标签分类模型对所述目标病历数据进行处理，以确定所述目标病历数据对应的第二标签集，包括：
利用所述第一编码器对所述目标文本数据进行编码处理，以确定所述目标病历数据对应的第一向量；
利用所述第二编码器对所述目标关键词集进行编码处理，以确定所述目标病历数据对应的第二向量；
利用所述多层感知机，对所述第一向量及所述第二向量进行处理，以确定所述目标病历数据对应的第二标签集。


3.如权利要求2所述的方法，其中，在对所述目标病历数据进行自然语言处理以确定所述目标病历数据中包括的目标文本数据及目标关键词集之前，还包括：
获取第一样本数据集，其中，所述第一样本数据集中包括多个标注病历数据；
对所述多个标注病历数据中的每个标注病历数据进行自然语言处理，以确定在所述多个标注病历数据中出现频率大于第一阈值的各个参考词；
所述对所述目标病历数据进行自然语言处理获取目标病历数据中包括的目标文本数据及目标关键词集，包括：
对所述目标病历数据进行自然语言处理，以获取所述目标病历数据中包括的与所述各个参考词匹配的目标关键词。


4.如权利要求1所述的方法，其中，所述第一标签集及所述第二标签集中分别包括以下标签中的至少一种：疾病分类标签及部位标签，且所述第二标签集中包括的标签类型与所述第一标签集中包括的标签类型相同。


5.如权利要求1-4任一所述的方法，其中，在所述确定所述待校验的诊断结果的可信度之后，还包括：
若所述待校验的诊断结果的可信度小于第二阈值，则将所述待校验的诊断结果及所述目标病历数据发送给第二客户端，以使所述第二客户端所属用户对所述诊断结果进行修正。


6.如权利要求1-4任一所述的方法，其中，在所述确定所述待校验的诊断结果的可信度之后，还包括：
根据所述可信度，更新所述第一客户端所属用户的得分。


7.如权利要求1-4任一所述的方法，其中，在利用预设的标签分类模型对所述目标病历数据进行处理之前，还包括：
获取第二样本数据集，其中，所述第二样本数据集中包括多个样本，其中，每个所述样本中包括标注病历数据及标注标签集；
利用初始标签分类模型，对每个所述样本中的标注病历数据进行处理，以确定对应的候选标签集；
根据每个所述标注病历数据的候选标签集与标注标签集的差异，对所述初始标签分类模型进行修正，以生成所述预设的标签分类模型。


8.如权利要求7所述的方法，其中，所述初始标签分类模型中包括第一初始编码器、第二初始编码器及初始多层感知机，每个所述标注病历数据中包括标注文本数据及标注关键词集，其中，所述利用初始标签分类模型，对每个所述样本中的标注病历数据进行处理，以确定对应的候选标签集，包括：
利用所述第一初始编码器对所述标注文本数据进行编码处理，以确定所述标注文本数据对应的第一参考向量；
利用所述第二初始编码器对所述标注关键词集进行编码处理，以确定所述标注关键词集对应的第二参考向量；
利用所述初始多层感知机对所述第一参考向量及第二参考向量进行处理，以确定对应的候选标签集。


9.一种诊断结果的校验装置，包括：
第一获取模块，用于获取第一客户端发送的待校验的诊断结果及关联的目标病历数据；
第...

【专利技术属性】
技术研发人员：魏巍，陈俊，代小亚，邢智慧，黄海峰，陆超，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11