电子病历的处理方法、处理装置和计算机可读存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种电子病历的处理方法、处理装置和计算机可读存储介质。该方法包括：获取待处理的电子病历；构建分类模型；根据分类模型对待处理的电子病历进行第一次分类，确定待处理的电子病历的目标类别；对经过第一次分类后的待处理的电子病历进行第二次分类，确定待处理的电子病历的目标子类别。该方案中，可以实现自动化分类，无需人工干预，降低了人工分类的成本，同时也缩短了分类的时间，并且本方案中的分类模型是提前训练好的，可以保证分类后的结果较为准确，进而提高了分类的准确率。率。率。

【技术实现步骤摘要】
电子病历的处理方法、处理装置和计算机可读存储介质


[0001]本申请涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种电子病历的处理方法、处理装置和计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]医院每天有医生诊断的大量的病历记录，病历记录里包括了历史记录信息，历史记录信息包括病人的身份信息、病情信息、治愈过程等。目前有较多的电子病历的生成技术，电子病历可以代替操作繁杂的手写病历，目前对电子病历进行分类主要是通过人工进行分类，人工分类的方式成本较高，时间较长，且电子病历分类的准确率较低。

技术实现思路

[0003]本申请的主要目的在于提供一种电子病历的处理方法、处理装置和计算机可读存储介质，以解决现有技术中对电子病历进行分类主要是通过人工进行分类，人工分类的方式成本较高，时间较长，且电子病历分类的准确率较低的问题。
[0004]根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种电子病历的处理方法，包括：获取待处理的电子病历，所述待处理的电子病历包括病历数据；构建分类模型，其中，所述分类模型是使用多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括历史时间段内获取的电子病历以及所述电子病历对应的标识信息，所述标识信息用于表示电子病历的类别；根据所述分类模型对所述待处理的电子病历进行第一次分类，确定所述待处理的电子病历的目标类别；对经过第一次分类后的所述待处理的电子病历进行第二次分类，确定所述待处理的电子病历的目标子类别，其中，所述目标类别中包括多个所述目标子类别，所述目标子类别是指所述目标类别的等级。
>[0005]可选地，对经过第一次分类后的所述待处理的电子病历进行第二次分类，确定所述待处理的电子病历的目标子类别，包括：获取多个标准病例结果，其中，一个所述标准病例结果对应一种子类别，所述标准病例结果是指所述子类别的标准等级；获取所述待处理的电子病历的病例结果；比较所述待处理的电子病历的所述病例结果与各所述标准病例结果之间的相似度；根据所述相似度确定所述待处理的电子病历的所述目标子类别。
[0006]可选地，所述病历数据有多个，获取所述待处理的电子病历的病例结果，包括：获取各所述病历数据的权重系数，所述权重系数是指所述病历数据在所述待处理的电子病历的所述病例结果中的重要程度；分别获取各所述病历数据与所述病历数据对应的所述权重系数的乘积，得到多个初步计算结果；获取多个所述初步计算结果的总和，得到所述待处理的电子病历的所述病例结果。
[0007]可选地，所述相似度有多个，根据所述相似度确定所述待处理的电子病历的所述目标子类别，包括：确定多个所述相似度中，所述相似度最大的所述标准病例结果对应的所述子类别为所述目标子类别。
[0008]可选地，在对经过第一次分类后的所述待处理的电子病历进行第二次分类，确定
所述待处理的电子病历的目标子类别之后，所述方法还包括：根据所述目标子类别的电子病历中的所述病历数据，确定病历数据最大值和病历数据分布规律。
[0009]可选地，所述电子病历为一位患者的所述电子病历，根据所述目标子类别的电子病历中的所述病历数据，确定病历数据最大值和病历数据分布规律，包括：获取第一预定时间段内的所述病历数据；根据所述病历数据，构建第一曲线，所述第一曲线的横坐标是第一子时间段，所述第一曲线的纵坐标是所述病历数据，所述第一预定时间段内包括多个所述第一子时间段；确定所述第一曲线中的纵坐标的最高值为第一病历数据最大值；确定所述第一曲线中每个所述第一子时间段的所述病历数据为第一病历数据分布规律。
[0010]可选地，所述电子病历为多位患者的所述电子病历，所述病历数据还包括患者身份数据，根据所述目标子类别的电子病历中的所述病历数据，确定病历数据最大值和病历数据分布规律，包括：确定第二预定时间段内的患病人数，所述患病人数是根据所述患者身份数据得到的；根据所述患病人数，构建第二曲线，所述第二曲线的横坐标是第二子时间段，所述第二曲线的纵坐标是所述患病人数，所述第二预定时间段内包括多个所述第二子时间段；确定所述第二曲线中的纵坐标的最高值为第二病历数据最大值；确定所述第二曲线中每个所述第二子时间段的所述患病人数为第二病历数据分布规律。
[0011]可选地，所述方法还包括：获取多个处理策略，所述处理策略是预先输入的与历史病历数据对应的方案，所述历史病历数据是历史时间段内的病历数据；根据所述待处理的电子病历的所述病历数据，从多个所述处理策略中确定目标处理策略，并发送至目标终端，以使得所述目标终端显示所述目标处理策略。
[0012]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种电子病历的处理装置，包括：第一获取单元，用于获取待处理的电子病历，所述待处理的电子病历包括病历数据；构建单元，用于构建分类模型，其中，所述分类模型是使用多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括历史时间段内获取的电子病历以及所述电子病历对应的标识信息，所述标识信息用于表示电子病历的类别；第一确定单元，用于根据所述分类模型对所述待处理的电子病历进行第一次分类，确定所述待处理的电子病历的目标类别；第二确定单元，用于对经过第一次分类后的所述待处理的电子病历进行第二次分类，确定所述待处理的电子病历的目标子类别，其中，所述目标类别中包括多个所述目标子类别，所述目标子类别是指所述目标类别的等级。
[0013]根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行任意一种所述的方法。
[0014]在本专利技术实施例中，首先获取待处理的电子病历，之后构建分类模型，之后根据分类模型对待处理的电子病历进行第一次分类，确定待处理的电子病历的目标类别，最后对经过第一次分类后的待处理的电子病历进行第二次分类，确定待处理的电子病历的目标子类别。该方案中，通过构建分类模型进行训练，可以采用模型对待处理的电子病历进行第一次分类，确定待处理的电子病历的目标类别，再对待处理的电子病历进行第二次分类，确定目标类别的待处理的电子病历的目标子类别，本方案中可以实现自动化分类，无需人工干预，降低了人工分类的成本，同时也缩短了分类的时间，并且本方案中的分类模型是提前训练好的，可以保证分类后的结果较为准确，进而提高了分类的准确率。
附图说明
[0015]构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0016]图1示出了根据本申请实施例的一种电子病历的处理方法的流程示意图；
[0017]图2示出了根据本申请实施例的一种电子病历的处理装置的结构示意图。
具体实施方式
[0018]需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
[0019]为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电子病历的处理方法，其特征在于，包括：获取待处理的电子病历，所述待处理的电子病历包括病历数据；构建分类模型，其中，所述分类模型是使用多组训练数据训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括历史时间段内获取的电子病历以及所述电子病历对应的标识信息，所述标识信息用于表示电子病历的类别；根据所述分类模型对所述待处理的电子病历进行第一次分类，确定所述待处理的电子病历的目标类别；对经过第一次分类后的所述待处理的电子病历进行第二次分类，确定所述待处理的电子病历的目标子类别，其中，所述目标类别中包括多个所述目标子类别，所述目标子类别是指所述目标类别的等级。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对经过第一次分类后的所述待处理的电子病历进行第二次分类，确定所述待处理的电子病历的目标子类别，包括：获取多个标准病例结果，其中，一个所述标准病例结果对应一种子类别，所述标准病例结果是指所述子类别的标准等级；获取所述待处理的电子病历的病例结果；比较所述待处理的电子病历的所述病例结果与各所述标准病例结果之间的相似度；根据所述相似度确定所述待处理的电子病历的所述目标子类别。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述病历数据有多个，获取所述待处理的电子病历的病例结果，包括：获取各所述病历数据的权重系数，所述权重系数是指所述病历数据在所述待处理的电子病历的所述病例结果中的重要程度；分别获取各所述病历数据与所述病历数据对应的所述权重系数的乘积，得到多个初步计算结果；获取多个所述初步计算结果的总和，得到所述待处理的电子病历的所述病例结果。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述相似度有多个，根据所述相似度确定所述待处理的电子病历的所述目标子类别，包括：确定多个所述相似度中，所述相似度最大的所述标准病例结果对应的所述子类别为所述目标子类别。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对经过第一次分类后的所述待处理的电子病历进行第二次分类，确定所述待处理的电子病历的目标子类别之后，所述方法还包括：根据所述目标子类别的电子病历中的所述病历数据，确定病历数据最大值和病历数据分布规律。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述电子病历为一位患者的所述电子病历，根据所述目标子类别的电子病历中的所述病历数据，确定病历数据最大值和病历数据分布规律，包括：获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：李翔，鲁磊，唐雄飞，李健，陈明，武卫东，
申请(专利权)人：北京捷通华声科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：