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申请/专利权人：江苏卫生健康职业学院
申请日：2024-03-04
公开（公告）日：2024-05-10
公开（公告）号：CN118016223A
主分类号：G16H10/60
分类号：G16H10/60;G06F16/11;G06F40/30;G06F40/205;G06F16/35
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开
摘要：本申请涉及智慧医疗技术领域，其具体地公开了一种基于多文件格式的电子病历处理和归档方法，其采用基于深度学习的自然语言处理技术对电子病历进行基于段粒度的语义分析，捕捉到电子病历的内容信息语义特征表达，从而智能生成电子病历的类别标签，以实现电子病历的自动归档。这样，能够更方便地对电子病历进行检索、交换和共享，减少了人工查找的时间和工作量，提高了电子病历的价值和使用效率。
主权项：1.一种基于多文件格式的电子病历处理和归档方法，其特征在于，包括：以下步骤步骤S110、获取待处理电子病历；步骤S120、对所述待处理电子病历进行基于段粒度的语义编码以得到电子文档内容段描述语义编码特征向量的序列；步骤S130、对所述电子文档内容段描述语义编码特征向量的序列进行语义特征强化处理以得到强化电子文档内容段描述语义编码特征向量的序列；步骤S140、提取所述强化电子文档内容段描述语义编码特征向量的序列的全局语义特征以得到电子文档内容全局语义理解特征向量；步骤S150、基于所述电子文档内容全局语义理解特征向量，对所述待处理电子病历进行自动归档，其中，步骤S120对所述待处理电子病历进行基于段粒度的语义编码以得到电子文档内容段描述语义编码特征向量的序列，包括：步骤S121、对所述待处理电子病历进行数据预处理以得到电子病历文档内容；步骤S122、对所述电子病历文档内容进行分段处理以得到电子文档内容段描述的序列；步骤S123、提取所述电子文档内容段描述的序列中的各个电子文档内容段描述的语义特征以得到所述电子文档内容段描述语义编码特征向量的序列。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏卫生健康职业学院 基于多文件格式的电子病历处理和归档方法
免责声明
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