一种医疗行为多模态数据标注方法和系统技术方案

本发明专利技术涉及一种医疗行为多模态数据标注方法和系统，方法包括以下步骤：数据采集步骤：采集医疗行为多模态数据；初始化步骤：进行数据清洗，获取未标注空白数据，并初始化多模态数据自动标注模型；模型训练步骤：基于未标注空白数据构建待标注多模态数据，并载入多模态数据自动标注模型中，获得自动标注数据，对该待检验标注数据进行复核检验，从而对多模态数据自动标注模型进行训练；结果获取步骤：采用训练后的多模态数据自动标注模型对待标注多模态数据进行自动标注。与现有技术相比，本发明专利技术将开发过程和标注过程结合起来，同时添加了自动标注模型，不仅减轻了标注人员的工作压力，提高标注效率，还减少了标注错误率，提升标注准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种医疗行为多模态数据标注方法和系统
本专利技术涉及医疗数据标注领域，尤其是涉及一种医疗行为多模态数据标注方法和系统。
技术介绍
在人工智能和医疗科技高速发展的今天，标注不同传感器采集的医疗行为数据的需要越来越迫切。面对多模态的数据标注需求，现有的标注方法主要是开发专门的网页系统，并组织标注人员进行人工数据标注。同时，现有的自动标注系统主要是针对单一文本数据或单一图片数据。对数据标注的解决方案，现有的方法是采用word、excel等文本形式。或者开发专门的web网页系统用于标注数据，之后让标注人员对以上形式的数据进行人工标注。现有技术的问题在于：标注人员各自为政，分别标注自己负责的数据；标注人员之间也存在标注标准的差别；由于标注和研发的过程相互独立，因此不能协同开发；对于标注人员因为个人疏忽产生的标注错误，只能进行二次标注进行改正，存在人为因素所引发的医疗质量问题，效率低，有着较长的标注周期，大量数据下，任务量大，人为造成的准确率下降，同时对于医疗、患者行为尚无统一标准，缺乏干预依据。这些问题极大的限制了标注及研发的效率本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种医疗行为多模态数据标注方法，其特征在于，包括以下步骤：/n数据采集步骤：采集医疗行为多模态数据；/n初始化步骤：对所述医疗行为多模态数据进行数据清洗，获取未标注空白数据，并初始化预先建立的多模态数据自动标注模型；/n模型训练步骤：包括以下子步骤：/n1)基于所述未标注空白数据构建待标注多模态数据，并载入所述多模态数据自动标注模型中，获得自动标注数据；/n2)基于所述自动标注数据构建待检验标注数据，对该待检验标注数据进行复核检验，获得已标注多模态数据；/n3)采用所述已标注多模态数据对所述多模态数据自动标注模型进行训练，判断所述多模态数据自动标注模型是否满足预设的训练要求，若否，则返回步...

【技术特征摘要】
1.一种医疗行为多模态数据标注方法，其特征在于，包括以下步骤：
数据采集步骤：采集医疗行为多模态数据；
初始化步骤：对所述医疗行为多模态数据进行数据清洗，获取未标注空白数据，并初始化预先建立的多模态数据自动标注模型；
模型训练步骤：包括以下子步骤：
1)基于所述未标注空白数据构建待标注多模态数据，并载入所述多模态数据自动标注模型中，获得自动标注数据；
2)基于所述自动标注数据构建待检验标注数据，对该待检验标注数据进行复核检验，获得已标注多模态数据；
3)采用所述已标注多模态数据对所述多模态数据自动标注模型进行训练，判断所述多模态数据自动标注模型是否满足预设的训练要求，若否，则返回步骤1)，若是则进行结果获取步骤；
结果获取步骤：采用训练后的所述多模态数据自动标注模型对待标注多模态数据进行自动标注，输出结果作为所述已标注多模态数据，直至所有所述医疗行为多模态数据均生成对应的所述已标注多模态数据。


2.根据权利要求1所述的一种医疗行为多模态数据标注方法，其特征在于，所述步骤1)中，所述基于所述未标注空白数据构建待标注多模态数据具体为，
基于所述未标注空白数据和所述自动标注数据，构建所述待标注多模态数据。


3.根据权利要求1所述的一种医疗行为多模态数据标注方法，其特征在于，所述步骤2)中，所述基于所述自动标注数据构建待检验标注数据具体为，基于所述自动标注数据和未标注空白数据，构建所述待检验标注数据。


4.根据权利要求1所述的一种医疗行为多模态数据标注方法，其特征在于，所述数据采集步骤还包括，按照时间序列和文件类型，对所述医疗行为多模态数据进行分类存储。


5.根据权利要求1所述的一种医疗行为多...

【专利技术属性】
技术研发人员：张立华，弓佩弦，袁锐，张沛轩，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：上海;31