患者病历数据处理方法及系统

本申请涉及数据处理领域，且更为具体地，涉及一种患者病历数据处理方法及系统。

背景技术：

1、随着医疗信息化的发展，电子病历已经成为医疗机构中常见的数据形式。电子病历中包含了患者的病历信息，包括病史、诊断、治疗方案等内容，其中，医嘱是医生对患者进行治疗或护理的指导，医疗质量和安全的重要保障，也是病历中非常重要的部分。

2、传统的医嘱记录方式是纸质的，医生会书写在病历本上或者开具纸质医嘱单，纸质医嘱单存在易损坏、易丢失、不便查询等缺点。电子医嘱单是将纸质医嘱转化为电子化的形式，可以提高医嘱的管理效率和准确性，降低医疗错误的风险。然而，目前的电子医嘱单生成方式主要依赖于人工录入，耗时耗力，且容易出现录入错误。

3、因此，期望一种优化的患者病历数据处理方案。

技术实现思路

1、有鉴于此，本申请提出了一种患者病历数据处理方法及系统，其可以提高医疗信息的处理和管理效率，减少纸质医嘱的使用，同时便于医生和其他医疗工作者对医嘱进行查阅和共享。

2、根据本申请的一方面，提供了一种患者病历数据处理方法，其包括：

3、获取医嘱文本图像；

4、对所述医嘱文本图像进行文本识别和语义理解以得到医嘱文本语义编码特征向量；

5、对所述医嘱文本图像进行图像局部字形语义分析以得到医嘱文本图像语义特征向量的序列；

6、对所述医嘱文本语义编码特征向量和所述医嘱文本图像语义特征向量的序列进行多模态特征嵌入编码以得到多模态医嘱文本融合特征；

7、基于所述多模态医嘱文本融合特征，确定最终医嘱识别文本，并生成电子医嘱单；

8、其中，将所述医嘱文本语义编码特征向量和所述医嘱文本图像语义特征向量的序列通过多模态特征嵌入模块以得到多模态医嘱文本融合特征向量作为所述多模态医嘱文本融合特征，包括：

9、将所述医嘱文本语义编码特征向量通过基于全连接层的医嘱文本语义全连接编码器以得到医嘱文本语义全连接特征向量；

10、将所述医嘱文本图像语义特征向量的序列进行位置编码后排列为医嘱文本图像语义全局特征向量；

11、融合所述医嘱文本语义全连接特征向量和所述医嘱文本图像语义全局特征向量以得到医嘱文本全局语义多模态融合特征向量；

12、将所述医嘱文本图像语义特征向量的序列通过基于一维卷积层的医嘱文本图像语义关联特征提取器以得到医嘱文本图像全局语义关联特征向量；

13、融合所述医嘱文本全局语义多模态融合特征向量和所述医嘱文本图像全局语义关联特征向量以得到所述多模态医嘱文本融合特征向量。

14、根据本申请的另一方面，提供了一种患者病历数据处理系统，其包括：

15、图像获取模块，用于获取医嘱文本图像；

16、识别理解模块，用于对所述医嘱文本图像进行文本识别和语义理解以得到医嘱文本语义编码特征向量；

17、图像局部字形语义分析模块，用于对所述医嘱文本图像进行图像局部字形语义分析以得到医嘱文本图像语义特征向量的序列；

18、多模态特征嵌入编码模块，用于对所述医嘱文本语义编码特征向量和所述医嘱文本图像语义特征向量的序列进行多模态特征嵌入编码以得到多模态医嘱文本融合特征；

19、医嘱单生成模块，用于基于所述多模态医嘱文本融合特征，确定最终医嘱识别文本，并生成电子医嘱单；

20、其中，所述多模态特征嵌入编码模块，包括：

21、将所述医嘱文本语义编码特征向量通过基于全连接层的医嘱文本语义全连接编码器以得到医嘱文本语义全连接特征向量；

22、将所述医嘱文本图像语义特征向量的序列进行位置编码后排列为医嘱文本图像语义全局特征向量；

23、融合所述医嘱文本语义全连接特征向量和所述医嘱文本图像语义全局特征向量以得到医嘱文本全局语义多模态融合特征向量；

24、将所述医嘱文本图像语义特征向量的序列通过基于一维卷积层的医嘱文本图像语义关联特征提取器以得到医嘱文本图像全局语义关联特征向量；

25、融合所述医嘱文本全局语义多模态融合特征向量和所述医嘱文本图像全局语义关联特征向量以得到所述多模态医嘱文本融合特征向量。

26、本发明的有益效果：

27、本申请首先获取医嘱文本图像，接着，对所述医嘱文本图像进行文本识别和语义理解以得到医嘱文本语义编码特征向量，然后，对所述医嘱文本图像进行图像局部字形语义分析以得到医嘱文本图像语义特征向量的序列，接着，对所述医嘱文本语义编码特征向量和所述医嘱文本图像语义特征向量的序列进行多模态特征嵌入编码以得到多模态医嘱文本融合特征，最后，基于所述多模态医嘱文本融合特征，确定最终医嘱识别文本，并生成电子医嘱单。这样，可以提高医疗信息的处理和管理效率，减少纸质医嘱的使用，同时便于医生和其他医疗工作者对医嘱进行查阅和共享。

28、根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本申请的其它特征及方面将变得清楚。

技术特征：

1.一种患者病历数据处理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的患者病历数据处理方法，其特征在于，对所述医嘱文本图像进行文本识别和语义理解以得到医嘱文本语义编码特征向量，包括：

3.根据权利要求2所述的患者病历数据处理方法，其特征在于，对所述医嘱文本图像进行图像局部字形语义分析以得到医嘱文本图像语义特征向量的序列，包括：

4.根据权利要求3所述的患者病历数据处理方法，其特征在于，对所述医嘱文本语义编码特征向量和所述医嘱文本图像语义特征向量的序列进行多模态特征嵌入编码以得到多模态医嘱文本融合特征，包括：将所述医嘱文本语义编码特征向量和所述医嘱文本图像语义特征向量的序列通过多模态特征嵌入模块以得到多模态医嘱文本融合特征向量，作为所述多模态医嘱文本融合特征。

5.根据权利要求4所述的患者病历数据处理方法，其特征在于，基于所述多模态医嘱文本融合特征，确定最终医嘱识别文本，并生成电子医嘱单，包括：

6.根据权利要求5所述的患者病历数据处理方法，其特征在于，将所述多模态医嘱文本融合特征向量通过解码器以得到最终医嘱识别文本，包括：

7.根据权利要求6所述的患者病历数据处理方法，其特征在于，将所述优化后多模态医嘱文本融合特征向量通过所述解码器以得到所述最终医嘱识别文本，包括：使用所述解码器的多个全连接层按如下解码公式对所述优化后多模态医嘱文本融合特征向量进行解码回归以获得所述最终医嘱识别文本，其中，所述解码公式为：

8.一种患者病历数据处理系统，其特征在于，包括：

9.根据权利要求8所述的患者病历数据处理系统，其特征在于，所述识别理解模块，包括：

技术总结
本发明公开了一种患者病历数据处理方法及系统，涉及数据处理领域，其首先获取医嘱文本图像，接着，对所述医嘱文本图像进行文本识别和语义理解以得到医嘱文本语义编码特征向量，然后，对所述医嘱文本图像进行图像局部字形语义分析以得到医嘱文本图像语义特征向量的序列，接着，对所述医嘱文本语义编码特征向量和所述医嘱文本图像语义特征向量的序列进行多模态特征嵌入编码以得到多模态医嘱文本融合特征，最后，基于所述多模态医嘱文本融合特征，确定最终医嘱识别文本，并生成电子医嘱单。这样，可以提高医疗信息的处理和管理效率，减少纸质医嘱的使用，同时便于医生和其他医疗工作者对医嘱进行查阅和共享。

技术研发人员：李晓伟
受保护的技术使用者：吉林大学
技术研发日：
技术公布日：2024/2/8