本发明专利技术涉及护理病历表生成技术领域，具体为一种护理病历表生成方法及系统，本发明专利技术中，收集护理病历表模版库和病人文本数据；通过双向文本向量化模型将病人文本数据和护理病历表模版转换为向量，利用余弦相似度计算实现模版匹配和字段填充，这一方法解决了传统病历生成中语义理解不足、模版选择不准确和信息填充不精确的问题，通过计算文本平均词向量与模版向量的相似度，精确选择最适合的病历表模版；再通过计算各字段与文本向量的相似度，生成语义相关性列表，实现智能化填充。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及护理病历表生成，具体为一种护理病历表生成方法及系统。
技术介绍
1、传统的护理病历表生成方法及系统存在多方面的技术问题。
2、首先，这些系统通常采用简单的关键词匹配或规则基础的方法，无法有效捕捉文本的深层语义信息，导致模版选择和信息填充的准确性较低。
3、其次，传统方法难以处理医疗文本的复杂性和多样性，往往只能处理结构化数据，对非结构化文本的处理能力有限。再者，这些系统缺乏对整体语义和局部语义的综合考虑，无法在保留细节信息的同时把握文本的整体语义结构。此外，传统方法在信息提取和填充过程中，缺乏灵活的语义相关性评估机制，容易引入无关或不准确的信息。同时，这些系统通常没有建立有效的文本-向量映射关系，难以实现精确的信息追溯和上下文理解。
4、最后，传统方法缺乏智能化的信息筛选机制，无法根据语义相关性自动调整填充内容的重要性，这导致生成的病历表质量不稳定，难以满足现代医疗实践的高效率和高准确性需求。
5、以上技术问题综合起来，严重限制了传统护理病历表生成系统的效率和实用性。
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【技术保护点】
1.一种护理病历表生成方法，其特征在于，包括如下方法步骤：
2.根据权利要求1所述的护理病历表生成方法，其特征在于，所述护理病历表模版库通过公共数据库进行收集，护理病历表模版库包括多个字段，字段包括患者基本信息、症状描述、治疗计划和护理观察；病人文本数据表示患者的当前状态，包括最新的症状描述、生命体征和治疗反应。
3.根据权利要求1所述的护理病历表生成方法，其特征在于，所述双向文本向量化模型的过程具体包括：
4.根据权利要求1所述的护理病历表生成方法，其特征在于，所述文本平均词向量的计算过程如下：
5.根据权利要求1所述的护理病历表生成方法...
【技术特征摘要】
1.一种护理病历表生成方法，其特征在于，包括如下方法步骤：
2.根据权利要求1所述的护理病历表生成方法，其特征在于，所述护理病历表模版库通过公共数据库进行收集，护理病历表模版库包括多个字段，字段包括患者基本信息、症状描述、治疗计划和护理观察；病人文本数据表示患者的当前状态，包括最新的症状描述、生命体征和治疗反应。
3.根据权利要求1所述的护理病历表生成方法，其特征在于，所述双向文本向量化模型的过程具体包括：
4.根据权利要求1所述的护理病历表生成方法，其特征在于，所述文本平均词向量的计算过程如下：
5.根据权利要求1所述的护理病历表生成方法，其特征在于，所述模版匹配相似度分数的计算过程如...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵姝姝，张旭光，孙万里，张静，王涛，
申请(专利权)人：潍坊医学院附属医院，
类型：发明
国别省市：
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