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用于护理病历的智能质量控制系统及方法
摘要文本
本申请公开了一种用于护理病历的智能质量控制系统及方法,涉及智慧医疗技术领域,其采用基于深度学习的自然语言处理技术对待审核的护理病历进行语义编码,以挖掘待审核的护理病历的语义特征表达,并对待审核的护理病历和护理病历范本进行语义特征相似度度量,从而自动化识别护理病历的质量缺陷。这样,可以实现护理病历质量缺陷的自动化识别,从而提高了护理病历的审查效率,节省了人力资源。
申请人信息
- 申请人:吉林大学
- 申请人地址:130012 吉林省长春市前进大街2699号
- 发明人: 吉林大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 用于护理病历的智能质量控制系统及方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410238401.4 |
| 申请日 | 2024/3/4 |
| 公告号 | CN117831698A |
| 公开日 | 2024/4/5 |
| IPC主分类号 | G16H10/60 |
| 权利人 | 吉林大学 |
| 发明人 | 曾庆艳 |
| 地址 | 吉林省长春市前进大街2699号 |
专利主权项内容
1.一种用于护理病历的智能质量控制系统,其特征在于,包括:护理病历获取模块,用于获取待审核的护理病历;护理病历语义理解模块,用于提取所述待审核的护理病历的语义特征以得到待审核护理病历语义特征向量的序列;病历范本语义理解模块,用于获取护理病历范本,并基于所述护理病历范本生成示范护理病历语义特征向量的序列;语义度量模块,用于对所述待审核护理病历语义特征向量的序列和所述示范护理病历语义特征向量的序列进行语义度量以得到相似度拓扑特征矩阵;优化模块,用于对所述相似度拓扑特征矩阵进行高维空间内部元素一致性衍生度量以得到优化相似度拓扑特征矩阵;护理病历质量分析模块,用于基于所述优化相似度拓扑特征矩阵,确定护理病历的质量类型;其中,所述优化模块,包括:以如下优化公式对所述相似度拓扑特征矩阵进行高维空间内部元素一致性衍生度量以得到所述优化相似度拓扑特征矩阵;其中,所述优化公式为:
;其中,表示所述相似度拓扑特征矩阵,/>表示所述相似度拓扑特征矩阵的转置矩阵,/>和/>表示权重超参数,/>表示矩阵的Frobenius范数,/>表示矩阵相乘,/>表示矩阵的按位置点乘,/>表示所述优化相似度拓扑特征矩阵。