随着电子病历的普及,医学知识图谱的应用越来越广泛。受地域、医学知识水平等影响,同一医学实体往往有多种不同名称和表述。基于电子病历等医学文本可以识别医学实体别名以及新增医学实体,进而可以扩充既有医学知识图谱。反过来,通过扩充医学知识图谱也可以对电子病历进行有效质控。
3月23日,百度国际科技(深圳)有限公司公开了一项“用于医学知识图谱的处理方法和装置”专利。该专利申请提交于2020年12月4日,申请公布号为CN112541354A。
根据专利摘要,该申请公开了一种用于医学知识图谱的处理方法,涉及人工智能领域,可用于知识图谱、深度学习、自然语言处理等领域。具体实现方案为:从医学文本中提取医学实体;利用通过迁移学习得到的医学实体模型对医学实体进行识别,得到对应的识别结果;以及响应于识别结果表征医学实体为既有标准实体的别名,在医学知识图谱中增加医学实体并针对医学实体增加对应的别名属性信息。
图1B示例性示出了可以实现本申请实施例的对电子病历进行质控的场景图
如图1B所示,如果一份电子病历的主诉部分出现了“子宫肌瘤”这种带有女性性别特征的医学实体,而在诊断部分却出现了“前列腺炎”这种带有男性性别特征的医学实体,则利用本申请得到的医学知识图谱对电子病历进行质控时,可以禁止用户提交这种前后信息矛盾的电子病历,同时提示用户修改前后矛盾的信息。
全国各大医院大多已开始使用电子病历系统。百度这一专利的推出能帮助收集各地区的医学通俗用语或特色词汇,有助于推动医学知识的观察和整理。同时能很大程度上避免笔误带来的记录错误。
立足学术前沿,远瞻产业发展。更多数据请参考前瞻产业研究院《2021-2026年中国医疗信息化行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》,同时前瞻产业研究院提供产业大数据、产业规划、产业申报、产业园区规划、产业招商引资、IPO募投可研等解决方案。