申请/专利权人：四川互慧软件有限公司

申请日：2024-01-09

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117542467B

主分类号：G16H10/60

分类号：G16H10/60;G16H15/00;G16H50/20;G16H50/70;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.12#授权;2024.03.01#实质审查的生效;2024.02.09#公开

摘要：本发明属于数据库技术领域，涉及基于患者数据的专病标准数据库自动构建方法，包括：建立专病标准数据集的数据库的结构模型；定义数据特征属性；数据汇聚与预处理；数据提取；对专病数据进行标注；利用循环神经网络模型对未标注的专病数据进行预测，得到每个文本数据的类别作为预测结果；将专病数据矩阵队列，输出到专病数据库的队列，持续写入到专病数据库。本发明基于临床诊疗数据自动构建专病标准数据库，能够解决医院在专病管理和临床决策方面的问题，能够获取标准化、准确的专病数据，为医院提供便捷的专病管理工具。

主权项：1.基于患者数据的专病标准数据库自动构建方法，其特征在于，包括：获取专病标准数据集，结合电子病历基本数据集规范，建立专病标准数据集的数据库的结构模型，包括：通过一个根节点表示专病类型，每个子节点表示该专病类型下的病例或诊疗方案；通过使用表格来表示数据，在专病数据库中，使用关系模型建立多个表格来存储专病相关的数据；每个表格代表一个实体类，实体类包括病例与治疗方案，列代表人员信息，行代表人员信息的属性，通过定义表格之间的关系和外键约束，对数据进行联接和关联操作；定义数据特征属性；数据专用属性包括数据元名称、数据元标识、数据类型、数据表示格式、数据元值域与数据分类参考标准；数据汇聚与预处理，包括：汇聚临床诊疗数据到患者数据仓库，对临床诊疗数据进行治理得到标准化数据；数据提取，包括：利用自然语言处理与文本挖掘的方法从标准化数据中提取专病信息的特征属性，得到专病文本数据；对标准化数据进行标注；采用循环神经网络模型，自动构建专病数据库，包括：对专病文本数据进行预处理，将预处理后的专病文本数据转化为向量，构建专病循环神经网络模型；将每个时间步的向量作为输入信息输入循环神经网络模型进行序列建模；利用标注后的专病数据对循环神经网络模型进行训练；利用循环神经网络模型对未标注的专病数据进行预测，得到每个文本数据的类别作为预测结果；将预测结果整理为专病数据矩阵队列，专病数据矩阵队列的行表示每个文本数据的预测结果，专病数据矩阵队列的列表示每个类别或任务的预测结果；将专病数据矩阵队列，输出到专病数据库的队列，持续写入到专病数据库。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 四川互慧软件有限公司 基于患者数据的专病标准数据库自动构建方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD