【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能，具体涉及一种医疗数据标注方法、系统、终端及存储介质。
技术介绍
1、随着医疗科技的飞速进步，人工智能在医疗领域的渗透日益加深，其应用范围已广泛覆盖至疾病精准预测、辅助诊断、个性化治疗方案推荐等多个关键环节。尽管如此，当前医疗ai模型的构建之路仍面临显著挑战，特别是数据标注过程的复杂性与低效性，这严重制约了模型训练所需的大规模、高质量样本数据的获取，进而影响了ai在医疗领域应用潜力的全面释放。因此，优化数据标注流程、提升标注效率，成为推动医疗ai技术进一步发展亟需解决的关键问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的上述不足，本专利技术提供一种医疗数据标注方法、系统、终端及存储介质，以解决上述技术问题。
2、第一方面，本专利技术提供一种医疗数据标注方法，包括：
3、收集历史诊疗数据，所述历史诊疗数据包括病历、医学影像；
4、利用文字识别技术从病历和医学影像中识别病历文字数据和医学影像文字数据；
5、从病历文字数据中提取症状和诊断结果，并从医学影像文字数据中提取症状；
6、基于医学影像的症状与病例的症状的匹配性，建立医学影像与诊断结果的对应关系；
7、利用标注工具将对应的诊断结果标注为医学影像的标签。
8、在一个可选的实施方式中，利用文字识别技术从病历和医学影像中识别病历文字数据和医学影像文字数据，包括：
9、从病例管理系统获取电子病例文件；
10、对电子病历
11、利用深度学习算法识别处理后的电子病例文件的病例文字数据；
12、基于亮度差从医学影像中截取文字区域，利用深度学习算法从文字区域识别医学影像文字数据。
13、在一个可选的实施方式中，从病历文字数据中提取症状和诊断结果，并从医学影像文字数据中提取症状，包括：
14、利用命名实体识别方法从病历文字数据中提取症状和诊断结果，并从医学影像文字数据提取症状；
15、分析病例文字数据中的句子结构，抽取症状与诊断结果的对应关系；
16、将从病历文字数据中提取的症状与诊断结果的对应关系保存为结构化数据；
17、将医学影像文字数据中提取的症状保存为结构化数据。
18、在一个可选的实施方式中，基于医学影像的症状与病例的症状的匹配性，建立医学影像与诊断结果的对应关系，包括：
19、基于医学影像的症状，和症状与诊断结果的对应关系，建立医学影像与诊断结果的对应关系；
20、将医学影像对应的诊断结果添加至医学影像的文件名。
21、第二方面，本专利技术提供一种医疗数据标注系统，包括：
22、数据收集模块，用于收集历史诊疗数据，所述历史诊疗数据包括病历、医学影像；
23、文字识别模块，用于利用文字识别技术从病历和医学影像中识别病历文字数据和医学影像文字数据；
24、文字分析模块，用于从病历文字数据中提取症状和诊断结果，并从医学影像文字数据中提取症状；
25、文件匹配模块，用于基于医学影像的症状与病例的症状的匹配性，建立医学影像与诊断结果的对应关系；
26、标注执行模块，用于利用标注工具将对应的诊断结果标注为医学影像的标签。
27、在一个可选的实施方式中，所述数据收集模块包括：
28、文件获取单元，用于从病例管理系统获取电子病例文件；
29、预处理单元，用于对电子病历文件进行去噪和增强处理；
30、第一识别单元，用于利用深度学习算法识别处理后的电子病例文件的病例文字数据；
31、第二识别单元，用于基于亮度差从医学影像中截取文字区域，利用深度学习算法从文字区域识别医学影像文字数据。
32、在一个可选的实施方式中，所述文字分析模块包括：
33、实体识别单元，用于利用命名实体识别方法从病历文字数据中提取症状和诊断结果，并从医学影像文字数据提取症状；
34、关系抽取单元，用于分析病例文字数据中的句子结构，抽取症状与诊断结果的对应关系；
35、第一转换单元，用于将从病历文字数据中提取的症状与诊断结果的对应关系保存为结构化数据；
36、第二转换单元，用于将医学影像文字数据中提取的症状保存为结构化数据。
37、在一个可选的实施方式中，所述文件匹配模块包括：
38、症状匹配单元，用于基于医学影像的症状，和症状与诊断结果的对应关系，建立医学影像与诊断结果的对应关系；
39、命名更新单元，用于将医学影像对应的诊断结果添加至医学影像的文件名。
40、第三方面，提供一种终端，包括：
41、处理器、存储器，其中，
42、该存储器用于存储计算机程序，
43、该处理器用于从存储器中调用并运行该计算机程序，使得终端执行上述的终端的方法。
44、第四方面，提供了一种计算机存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面所述的方法。
45、本专利技术的有益效果在于，本专利技术提供的医疗数据标注方法、系统、终端及存储介质，结合文字识别技术和文字分析技术建立医学影像与诊断结果的对应关系，并基于对应关系对医学影像进行自动标注，提升了医学影像的标注效率。
46、此外，本专利技术设计原理可靠，结构简单，具有非常广泛的应用前景。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种医疗数据标注方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用文字识别技术从病历和医学影像中识别病历文字数据和医学影像文字数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从病历文字数据中提取症状和诊断结果，并从医学影像文字数据中提取症状，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于医学影像的症状与病例的症状的匹配性，建立医学影像与诊断结果的对应关系，包括：
5.一种医疗数据标注系统，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述数据收集模块包括：
7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述文字分析模块包括：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述文件匹配模块包括：
9.一种终端，其特征在于，包括：
10.一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有医疗数据标注程序，所述医疗数据标注程序被处理器执行时实现如权利要求1-4任一项所述医疗数据标注方法的步骤。
【技术特征摘要】
1.一种医疗数据标注方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用文字识别技术从病历和医学影像中识别病历文字数据和医学影像文字数据，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从病历文字数据中提取症状和诊断结果，并从医学影像文字数据中提取症状，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于医学影像的症状与病例的症状的匹配性，建立医学影像与诊断结果的对应关系，包括：
5.一种医疗数据标注系统，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：李振刚，金剑，邓小宁，李凤荣，孙志强，王萌，
申请(专利权)人：北方健康医疗大数据科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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