【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及肿瘤编码识别领域，尤其涉及一种基于人工智能的肿瘤编码检测识别方法和系统。
技术介绍
1、在相关技术中，肿瘤编码的检测识别主要依靠肿瘤编码员进行人工编码，即，主要依赖人为因素，由于高水平肿瘤编码员稀缺，并且人工审查每份报告需要较长时间，因此，过分依赖人为因素可能难以确保肿瘤编码检测识别的准确性和效率。
2、公开于本申请
技术介绍
部分的信息仅仅旨在加深对本申请的一般
技术介绍
的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于人工智能的肿瘤编码检测识别方法和系统，能够解决相关技术无法确保肿瘤编码检测识别的准确性和效率的技术问题。
2、根据本专利技术的第一方面，提供一种基于人工智能的肿瘤编码检测识别方法，包括：
3、获取历史肿瘤信息文档和待识别肿瘤信息文档；
4、根据肿瘤编码识别模型对所述历史肿瘤信息文档进行处理，获得第一训练生成编码；
5、根据所述...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的肿瘤编码检测识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的肿瘤编码检测识别方法，其特征在于，根据所述历史肿瘤信息文档，确定文档结构识别结果，包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的肿瘤编码检测识别方法，其特征在于，根据所述历史肿瘤信息文档，确定文档内容处理难度系数，包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的肿瘤编码检测识别方法，其特征在于，根据所述第一类模糊词数量、所述第二类模糊词数量、所述第三类模糊词数量、所述模糊词位置、所述否定词位置和所述强调词位置，确定文档模糊系数，包括：
5.根...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的肿瘤编码检测识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于人工智能的肿瘤编码检测识别方法，其特征在于，根据所述历史肿瘤信息文档，确定文档结构识别结果，包括：
3.根据权利要求1所述的基于人工智能的肿瘤编码检测识别方法，其特征在于，根据所述历史肿瘤信息文档，确定文档内容处理难度系数，包括：
4.根据权利要求3所述的基于人工智能的肿瘤编码检测识别方法，其特征在于，根据所述第一类模糊词数量、所述第二类模糊词数量、所述第三类模糊词数量、所述模糊词位置、所述否定词位置和所述强调词位置，确定文档模糊系数，包括：
5.根据权利要求3所述的基于人工智能的肿瘤编码检测识别方法，其特征在于，根据所述术语复杂系数、所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱杰，鞠鑫，张哲来，顾嘉奇，汤依恬，江晗琛，
申请(专利权)人：苏州市卫生健康信息中心，
类型：发明
国别省市：
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