一种混合增强的体检报告自动生成方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种混合增强的体检报告自动生成方法、装置及存储介质。方法包括：获取不同科室对体检人员的描述数据；通过疾病识别模型对所述描述数据进行疾病识别，从而得到疾病自动识别结果；获取医生对所述疾病自动识别结果的审核结果，如果审核通过则将所述疾病自动识别结果填入体检报告，否则获取医生诊断结果，并通过个人特征数据和通用疾病建议，生成个性化体检建议，并填入报告；同时获取医生诊断结果数据，对疾病模型进行进一步优化。本发明专利技术可依据科室描述信息，自动诊断常见疾病种类，提供个性化医疗建议，大幅降低医生工作量，并可融合医生经验对模型进行持续的迭代升级。

【技术实现步骤摘要】
一种混合增强的体检报告自动生成方法、装置及存储介质
本专利技术涉及智能疾病诊断
，具体而言，尤其涉及一种混合增强的体检报告自动生成方法、装置及存储介质。
技术介绍
随着生活水平的不断提升，居民越来越来看重生活质量，对于自身健康情况愈发关心，周期性地通过体检进行健康监控，也普及开来。现阶段大部分体检流程是居民通过各个科室检查，得到文本类描述或者数值型描述，汇总到一个医生进行评估诊断。上述体检过程面临的问题在于，进行体检的人群以健康为主，大部分患有一种或者多种常见疾病，如慢性鼻炎等，仅极少部分患有重大疾病。医生每天要对常见疾病进行重复性地诊断，并给予相应的建议。面对大量重复性地疾病诊断，医生容易陷入机械性地重复劳作，提高了忽略重大疾病或隐患的可能性。目前体检报告生成技术，大多将科室检查数据和医生诊断结果和建议进行匹配，再填入对应的体检模板之中，如申请号为201711154533.5的中国专利。也有将科室检查数据和医生评语进行匹配的方法，如申请号为201910783038.3的中国专利。上述两种方案都是直接重复了或拷贝医生诊断描述到报告中，没有自动生成对应的诊断结果的功能，既没有解决医生重复诊断的问题。也有研究针对体检报告使用聚类的方法进行疾病诊断或预测的技术，如申请号为201910240359.9的中国专利，但此方法未融入医生经验和持续迭代升级系统的思想和方法，方法的泛化性较弱，模型有效性不能持续改进。同时也未见针对体检报告中体检检查建议的个性化生成方法的研究。
技术实现思路
根据上述提出的医生对常见疾病重复诊断的技术问题，而提供一种混合增强的体检报告自动生成方法及装置。本专利技术可以针对体检检查数据，进行体检报告自动生成，并且依据科室描述信息，自动诊断常见疾病种类，减少医生工作量。本专利技术采用的技术手段如下：一种混合增强的体检报告自动生成方法，包括：获取不同科室对体检人员的描述数据；通过训练好的疾病识别模型对所述描述数据进行疾病识别，得到疾病自动识别结果，所述疾病识别模型用于对所述描述数据进行分类，得到所述描述数据所属类别对应的疾病名称；所述疾病自动识别结果包括：所述描述数据以及所述描述数据所属类别对应的疾病名称；获取医生对所述疾病自动识别结果的审核结果；如果审核结果为通过，则基于所述疾病自动识别结果生成体检报告；如果审核结果为不通过，则获取医生诊断结果，并基于所述医生诊断结果生成体验报告。进一步地，在所述获取医生诊断结果并填入体检报告时，还包括：获取所述医生诊断结果中的疾病名称；判断所述疾病名称是否属于常见疾病名称数据库，若是则将所述描述数据和疾病名称保存至误判数据库；否则将所述描述数据和疾病名称保存至非常见疾病数据库。进一步地，当所述误判数据库中数据量达到阈值后，将所述误判数据库中的误判数据加入训练数据集中，重新训练所述疾病识别模型。进一步地，当所述非常见疾病数据库中对某一疾病名称的描述数据量达到阈值后，将该非常见疾病数据作加入训练数据集中，重新训练所述疾病识别模型，并更新所述常见疾病数据库。进一步地，所述方法还包括：获取体检人员信息，所述体检人员信息包括饮食习惯以及生活方式信息；根据所述疾病自动识别结果或者医生诊断结果生成与所述饮食习惯以及生活方式信息对应的体检建议，并填入体检报告中。进一步地，所述疾病识别模型包括文本分类模型和数值分类模型，通过疾病识别模型对所述描述数据进行疾病识别，得到疾病自动识别结果，包括：对所述描述数据进行分类，所述描述数据包括文本描述数据和数值描述数据；利用文本分类模型对所述文本描述数据进行分类识别，获取文本型疾病识别结果；利用数值分类模型对所述数值描述数据进行分类识别，获取数值型疾病识别结果；将所述文本型疾病识别结果和数值型疾病识别结果作为疾病自动识别结果。进一步地，对所述文本描述数据进行分类识别，包括：对所述文本描述数据进行预处理，使所述文本描述数据符合文本分类模型的输入要求；将预处理后的文本描述数据输入到所述文本分类模型中进行分类，所述文本分类模型用于对所述文本描述数据进行分类，得到所述文本描述数据所属类别对应的疾病名称；获取所述文本分类模型各分类标签的置信度，通过置信度与阈值的比较结果获取所述文本型疾病识别结果。进一步地，所述对所述数值描述数据进行分类识别，包括：对所述数值描述数据进行预处理，使所述数值描述数据符合数值分类模型的输入要求；将预处理后的数值描述数据输入到所述数值分类模型中进行分类，所述数值分类模型用于对所述数值描述数据进行分类，得到所述数值描述数据所属类别对应的疾病名称；获取所述数值分类模型各分类标签的置信度，通过置信度与阈值的比较结果获取所述数值型疾病识别结果。一种混合增强的体检报告自动生成装置，包括：数据收集模块，用于获取不同科室对体检人员的描述数据；疾病识别模块，用于通过疾病识别模型对所述描述数据进行疾病识别，从而得到疾病自动识别结果；审核模块，用于获取医生对所述疾病自动识别结果的审核结果；报告模板填充模块，用于当审核通过时将所述疾病自动识别结果填入体检报告，以及当审核不通过时将医生诊断结果填入体检报告。一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机指令集；所述计算机指令集被处理器执行时实现如上述任一项所述的混合增强的体检报告自动生成方法。较现有技术相比，本专利技术具有以下优点：1、本专利技术能够依据科室描述信息，针对描述信息中的文本描述数据和数值描述数据分别进行分类识别，自动诊断常见疾病种类，减少医生工作量。同时针对体检检查数据，进行体检报告自动生成，提高了工作效率。2、本专利技术能够实现常见较轻疾病自动判别，非常见严重疾病医生判别。通过医生把关生成质量，帮助医生将有限的精力重点投注到非常见严重疾病的患者，降低医生因疲劳导致的错诊、漏诊的概率。3、本专利技术模型能够持续升级，有效利用医生的实际经验，既保证了模型疾病诊断精度不断提高，又可以增加疾病判别种类。4.本专利技术能够依据个人信息、医嘱和疾病常规建议，生成个性化、人性化的建议报告。将本专利技术方法植入现有体检报告生成系统中，检查医生在使用端输入诊断描述，后台自动生成体检报告，交由汇总医生进行报告质量评判，合格部分填入报告模板或者直接打印结果，不合理部分交由医生判断，达到常见疾病自动判别、非常见疾病医生判别、医生把控体检报告质量的效果。整合个人信息、医嘱和疾病的常规建议，生成个性化、人性化的体检报告。同时通过收集错误判断的数据和非常见疾病数据，对模型进行重新训练，达到模型螺旋阶梯式升级。基于上述理由本专利技术可在医疗健康领域广泛推广。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种混合增强的体检报告自动生成方法，其特征在于，包括：/n获取不同科室对体检人员的描述数据；/n通过训练好的疾病识别模型对所述描述数据进行疾病识别，得到疾病自动识别结果，所述疾病识别模型用于对所述描述数据进行分类，得到所述描述数据所属类别对应的疾病名称；所述疾病自动识别结果包括：所述描述数据以及所述描述数据所属类别对应的疾病名称；/n获取医生对所述疾病自动识别结果的审核结果；/n如果审核结果为通过，则基于所述疾病自动识别结果生成体检报告；/n如果审核结果为不通过，则获取医生诊断结果，并基于所述医生诊断结果生成体验报告。/n

【技术特征摘要】
1.一种混合增强的体检报告自动生成方法，其特征在于，包括：
获取不同科室对体检人员的描述数据；
通过训练好的疾病识别模型对所述描述数据进行疾病识别，得到疾病自动识别结果，所述疾病识别模型用于对所述描述数据进行分类，得到所述描述数据所属类别对应的疾病名称；所述疾病自动识别结果包括：所述描述数据以及所述描述数据所属类别对应的疾病名称；
获取医生对所述疾病自动识别结果的审核结果；
如果审核结果为通过，则基于所述疾病自动识别结果生成体检报告；
如果审核结果为不通过，则获取医生诊断结果，并基于所述医生诊断结果生成体验报告。


2.根据权利要求1所述的混合增强的体检报告自动生成方法，其特征在于，在所述获取医生诊断结果并填入体检报告时，还包括：
获取所述医生诊断结果中的疾病名称；
判断所述疾病名称是否属于常见疾病名称数据库，若是则将所述描述数据和疾病名称保存至误判数据库；
否则将所述描述数据和疾病名称保存至非常见疾病数据库。


3.根据权利要求2所述的混合增强的体检报告自动生成方法，其特征在于，当所述误判数据库中数据量达到阈值后，将所述误判数据库中的误判数据加入训练数据集中，重新训练所述疾病识别模型。


4.根据权利要求2所述的混合增强的体检报告自动生成方法，其特征在于，当所述非常见疾病数据库中对某一疾病名称的描述数据量达到阈值后，将该非常见疾病数据作加入训练数据集中，重新训练所述疾病识别模型，并更新所述常见疾病数据库。


5.根据权利要求1所述的混合增强的体检报告自动生成方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取体检人员信息，所述体检人员信息包括饮食习惯以及生活方式信息；
根据所述疾病自动识别结果或者医生诊断结果，自动生成与所述饮食习惯以及生活方式信息对应的体检建议，并填入体检报告中。


6.根据权利要求1所述的混合增强的体检报告自动生成方法，其特征在于，所述疾病识别模型包括文本分类模型和数值分类模型，通过疾病识别模型对所述描述数据进行疾病识别，得到疾病自动识别结果，包括：
对所述描述数据进...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宇，李雪，于丹，来官军，李小军，
申请(专利权)人：大连东软教育科技集团有限公司，沈阳东软熙康医疗系统有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21