医疗事件表示的方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种医疗事件表示的方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取患者的历史病例信息；对历史病例信息进行筛选，获得患者的医疗信息，其中，医疗信息包括时间信息；基于时间信息对医疗信息进行排序，确定患者的第一就诊集合，其中，第一就诊集合包括患者的多个医疗信息；确定第一就诊集合中每个医疗信息的窗口长度，并基于窗口长度获取患者的多维稠密向量；以及对多维稠密向量进行拼接，获得患者的目标表示结果。患者的目标表示结果。患者的目标表示结果。

【技术实现步骤摘要】
医疗事件表示的方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及数据处理领域，更具体地，涉及一种医疗事件表示的方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着医疗技术的发展，患者每次的诊断流程信息可以被完整的纪录和保存，医生可以参考患者诊断流程信息快速的对当前的患者的进行疾病的诊断，选择治疗方案，预算治疗费用，估计住院时长，预测再住院等。目前，由于临床技术的发展与医学知识的爆炸式增长，诊断的手段和过程日益繁杂，临床工作者基于患者的诊断流程信息快速对患者的病情进行定位或者预测变得越来越困难。
[0003]电子健康记录(Electronic Health Records，简称EHR)中包括诊断结果、实验室结果、处方数据等，已经成为可供大量患者使用的重要数据，医疗数据的积累为通过医疗数据挖掘来预测患者病情提供了新的基础依据。目前，基于患者医疗数据的相关性研究与应用，目前还仅仅是基于结构化的临床数据，将患者高维临床概念作为特征通过机器学习或深度学习方法得到预测或分析结果。然而，在患者的医疗记录中包含大量非结构化的数据，如“现病史”、“影本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种医疗事件表示的方法，其特征在于，所述方法包括：获取患者的历史病例信息；对所述历史病例信息进行筛选，获得所述患者的医疗信息，其中，所述医疗信息包括时间信息；基于所述时间信息对所述医疗信息进行排序，确定所述患者的第一就诊集合，其中，所述第一就诊集合包括所述患者的多个所述医疗信息；确定所述第一就诊集合中每个所述医疗信息的窗口长度，并基于所述窗口长度获取所述患者的多维稠密向量；以及对所述多维稠密向量进行拼接，获得所述患者的目标表示结果。2.根据权利要求1所述的医疗事件表示的方法，其特征在于，对所述历史病例信息进行筛选，获得所述患者的医疗信息，包括：设置所述时间信息的表述类型；基于所述表述类型提取所述历史病例信息的初始时间信息；以及对所述初始时间信息进行标准化处理，转换成所述时间信息。3.根据权利要求2所述的医疗事件表示的方法，其特征在于，对所述历史病例信息进行筛选，获得所述患者的医疗信息，还包括：获取完成训练的语言模型，其中，所述语言模型包括双向语义编码表征模型，双向长短期记忆网络层以及条件随机场层；将患者的所述历史病例信息输入到所述双向语义编码表征模型，获得所述历史病例信息对应的字向量序列；将所述字向量序列输入到所述双向长短期记忆网络层进行语义关系提取，获得特征表示结果；将所述特征表示结果输入到所述条件随机场层，获得语义关系结果；以及对所述时间信息以及语义关系结果进行抽取，获得所述患者的医疗信息。4.根据权利要求3所述的医疗事件表示的方法，其特征在于，所述医疗信息还包括实体信息和临床活动的类别信息，对所述时间信息以及语义关系结果进行抽取，获得所述患者的医疗信息，包括：将所述时间信息、所述实体信息与所述临床活动的类别信息进行匹配，获得对应的所述医疗信息。5.根据权利要求4所述的医疗事件表示的方法，其特征在于，将所述时间信息、所述实体信息与所述临床活动的类别信息进行匹配，获得对应的所述医疗信息，包括：根据所述患者的历史病例信息中包含的句号，将所述患者的历史病例信息拆分成多个语句；根据每个所述语句中包含的逗号，将所述语句拆分成多个短句；以及对所述短句中包含的所述时间信息、所述实体信息与所述临床活动的类别信息进行匹配，获得匹配结果。6.根据权利要求5所述的医疗事件表示的方法，其特征在于，对所述短句中包含的所述时间信息、所述实体信息与所述临床活动的类别信息进行匹配，获得匹配结果，包括：所述短句中只包含所述时间信息，不包含所述实体信息或所述临床活动的类别信息，
不进行匹配；所述短句中包含多个所述时间信息，通过人工判断方式获得所述匹配结果；所述短句中包含一个所述时间信息、多个所述实体信息和所述临床活动的类别信息，多个所述实...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙小婉，蔡巍，张霞，
申请(专利权)人：沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：