基于大模型的医院文书完整性智能判定方法、设备及介质与流程

本申请涉及计算机领域，具体涉及一种基于大模型的医院文书完整性智能判定方法、设备及介质。

背景技术：

1、医生在诊疗过程中，需要针对患者的患病情况以及治疗情况进行病历的书写，然而由于诊疗周期和复杂性等原因，容易出现医生漏写或者忘写一部分病历，导致病患的文书记录存在完整性缺陷，不利于医院的病历完整归档和诊疗及时完整记录。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本申请提出了一种基于大模型的医院文书完整性智能判定方法，包括：

2、基于相关接口，与医院所属的医疗系统对接，并基于所述医疗系统中的配置信息生成大模型，所述大模型包括：病历文书表、科室字典表；

3、基于所述科室字典表中的第一指定字段，在所述医疗系统中获取相应的科室信息，并基于所述病历文书表中的第二指定字段，在所述医疗系统中获取各科室信息分别对应的文书信息，并基于所述文书信息与各科室信息之间的概率对应关系，确定各科室信息分别对应的第一必填文书类型；

4、基于所述病历文书表中的第三指定字段，将所述文书信息与患者病历进行关联，并基于所述患者病历中的病历属性，确定所述病历属性对应的第二必填文书类型；

5、获取当前患者对应的待确认文书，基于所述当前患者所属的当前科室信息以及对应的当前病历属性，确定对应的第一必填文书类型以及第二必填文书类型，并基于确定的所述第一必填文书类型以及所述第二必填文书类型，对所述待确认文书进行完整性判定。

6、在一个示例中，基于所述文书信息与各科室信息之间的概率对应关系，确定各科室信息分别对应的第一必填文书类型，具体包括：

7、针对每个科室信息，确定该科室信息对应的问诊次数，以及对应的所有文书信息，并确定每个文书信息对应的文书类型；

8、针对每个文书类型，根据其对应的出现次数，以及所述问诊次数，确定该文书类型对应的出现概率，并当所述出现概率高于预设概率时，将该文书类型作为第一必填文书类型。

9、在一个示例中，基于所述科室字典表中的第一指定字段，在所述医疗系统中获取相应的科室信息，具体包括：

10、确定所述科室字典表中的字段包括：第一编号、科室id、科室名称、拼音编码、五笔编码、父科室、医院编号、创建时间、修改时间、是否显示、是否手术科室、院区编码、院区、科主任、科主任编码；

11、将所述科室id、所述科室名称、所述拼音编码、所述五笔编码中的至少一种作为第一指定字段，基于所述第一指定字段在所述医疗系统中获取相应的科室信息。

12、在一个示例中，基于所述病历文书表中的第二指定字段，在所述医疗系统中获取各科室信息分别对应的文书信息，具体包括：

13、确定所述病历文书表中的字段包括：第二编号、入院号、科室名称、文件编号、电子病历编号、文书名称、文书细类、xml内容、文书时间、更新类型、创建时间、操作时间；

14、将所述文件编号、所述文书名称、所述文书细类、所述科室名称中的至少一种作为第二指定字段，基于所述第二指定字段在在所述医疗系统中获取各科室信息分别对应的文书信息。

15、在一个示例中，基于所述病历文书表中的第三指定字段，将所述文书信息与患者病历进行关联，具体包括：

16、将所述入院号作为第三指定字段，基于所述第三指定字段，将已经获取的所述文书信息，与所述入院号对应的患者病历进行关联。

17、在一个示例中，基于所述当前患者所属的当前科室信息以及对应的当前病历属性，确定对应的第一必填文书类型以及第二必填文书类型，并基于确定的所述第一必填文书类型以及所述第二必填文书类型，对所述待确认文书进行完整性判定，具体包括：

18、基于所述病历文书表、所述科室字典表中的部分字段，生成智能配置表，所述智能配置表中的字段包括：第三编号、入院号、院区、科室名称、科室id、病历属性判断条件、文书名称、文书类型、文书数量、是否完成、是否人工确认、创建时间；

19、基于所述院区、所述科室名称、所述科室id中的至少一种字段，确定所述当前患者所属的当前科室信息，并基于所述病历属性判断条件的字段，确定所述当前患者对应的当前病历属性；

20、基于已经获取的所述当前科室信息、所述当前病历属性，确定对应的第一必填文书类型以及第二必填文书类型；

21、基于确定的所述第一必填文书类型以及所述第二必填文书类型，以及所述文书名称、所述文书类型、所述文书数量、所述是否完成对应的字段，来对所述待确认文书进行完整性判定。

22、在一个示例中，所述病历属性判断条件包括：是否手术、是否危重、是否疑难、是否死亡、是否输血、是否转科、是否会诊。

23、在一个示例中，所述方法还包括：

24、接收科室或质控员的反馈信息，并基于所述反馈信息的人工确认结果，将各科室信息分别对应的第一必填文书类型或完整性判定结果进行调整。

25、另一方面，本申请还提出了一种基于大模型的医院文书完整性智能判定设备，包括：

26、至少一个处理器；以及，

27、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

28、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：执行如上述任一示例所述的基于大模型的医院文书完整性智能判定方法。

29、另一方面，本申请还提出了一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令设置为：上述任一示例所述的基于大模型的医院文书完整性智能判定方法。

30、通过本申请提出基于大模型的医院文书完整性智能判定方法能够带来如下有益效果：

31、基于预先设置的必填文书类型，以及当前患者的科室信息和病历属性，能够及时准确对当前患者的必要文书进行分析，从而基于该分析结果，生成每个病历相关文书的完整性判断结果，有助于医生及时精准书写病历和医院提高病历文书书写完整性。将病历文书表以及科室字典表融入至统一的大模型中，使得其使用更加便利，并且增加判定过程的泛用性。

技术特征：

1.一种基于大模型的医院文书完整性智能判定方法，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，基于所述文书信息与各科室信息之间的概率对应关系，确定各科室信息分别对应的第一必填文书类型，具体包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述科室字典表中的第一指定字段，在所述医疗系统中获取相应的科室信息，具体包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述病历文书表中的第二指定字段，在所述医疗系统中获取各科室信息分别对应的文书信息，具体包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，基于所述病历文书表中的第三指定字段，将所述文书信息与患者病历进行关联，具体包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述当前患者所属的当前科室信息以及对应的当前病历属性，确定对应的第一必填文书类型以及第二必填文书类型，并基于确定的所述第一必填文书类型以及所述第二必填文书类型，对所述待确认文书进行完整性判定，具体包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述病历属性判断条件包括：是否手术、是否危重、是否疑难、是否死亡、是否输血、是否转科、是否会诊。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

9.一种基于大模型的医院文书完整性智能判定设备，其特征在于，包括：

10.一种非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令设置为：如权利要求1～8中任一项权利要求所述的基于大模型的医院文书完整性智能判定方法。

技术总结
本申请公开了基于大模型的医院文书完整性智能判定方法、设备及介质，方法包括：基于医疗系统中的配置信息生成大模型，包括病历文书表、科室字典表；获取相应的科室信息，获取各科室信息分别对应的文书信息，确定各科室信息分别对应的第一必填文书类型；基于患者病历中的病历属性，确定病历属性对应的第二必填文书类型；确定对应的第一必填文书类型以及第二必填文书类型，对待确认文书进行完整性判定。基于预先设置的必填文书类型，以及当前患者的科室信息和病历属性，能够及时准确对当前患者的必要文书进行分析，从而基于该分析结果，生成每个病历相关文书的完整性判断结果，有助于医生及时精准书写病历和医院提高病历文书书写完整性。

技术研发人员：孔维图,李旭光,黄伟,谢冠超
受保护的技术使用者：云知声智能科技股份有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/3/12