CN104835098A - 一种病历电子数据识别方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种病历电子数据识别方法及系统，在应用病历电子数据识别方式时，通过建立病历模板，将病历图像中的关键医学词汇信息对应的检验结果填充到病历模板中，由于病历模板中包含有关键医学词汇信息，将检验结果填充到病历模板中关键医学词汇信息的框架下，输出病历电子数据，同时提高了识别速度和准确率。

Description

一种病历电子数据识别方法及系统

技术领域

本发明涉及移动医疗技术领域，更具体的说，涉及一种病历电子数据识别方法及系统。

背景技术

中国病历记录已由手写记录发展到由医院信息系统出具的格式规范的打印报告。完全的电子病历保存着所有的病历数据，包括医生写入的病历数据、病程记录、从医疗设备收集到的医学影像图形、各种检查检验数据以及ICU设备的当前图形和历史数据。但是，所有的数据信息仅留存在各医院的信息系统中，病人无法查阅自己的病史信息。由于病人对病史信息化、电子化需求很强，因此需要将电子病历以更便捷、移动的方式呈现给病人。

目前，在移动医疗软件中处理纸质数据的方案通常有两种，一种方法是人工录入，即通过手工录入的方式将纸质病历报告表内容输入计算机中形成电子病历报告表，对临床数据进行统计分析。然而，一份病历图像的工作流程需要24-48小时。虽然准确率较高，但面对海量输入需求和效率的考虑，该方案显然不能满足移动医疗行业日益增长的需求。第二种方法是普通的OCR识别，将病历图像向电子媒体转移，运用传统的OCR识别软件对病历图像进行识别并将病历图像转换为计算机可识别和处理的文本信息。然而，普通的OCR识别虽然能够解决人工输入效率低的问题，但是未针对医学文书识别进行优化，不能根据病历图像结构化提取病历图像中的数据信息，加上医学文书的特点，中文、英文、数字、拉丁文混排较多，加之不同医院具有不同的病历格式及字体，故导致整体识别率很低。医学文书因其特殊性，对准确度要求极高，故该解决方案无法满足需求。

因此，现有技术中的病历数据识别方法均无法将病历图像中的数据信息结构化输出，同时无法既准确又高效的转换为病历电子数据。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种病历电子数据识别方法及系统，能够将病历图像中的数据信息机构化输出，同时提高识别效率和准确率。

为了实现上述目的，本发明提供了一种病历电子数据识别方法，包括：

获取病历图像；

抓取所述病历图像中的一个或多个关键医学词汇信息，所述关键医学词汇信息对应检验结果；

检索包含有所述关键医学词汇信息的病历模板，选择与所述病历图像中的所述关键医学词汇信息相匹配的所述病历模板；

将所述病历图像中的所述检验结果填充到所选择的所述病历模板对应的所述关键医学词汇信息中，输出病历电子数据。

优选地，在上述方法中，所述抓取所述病历图像中的一个或多个关键医学词汇信息进一步包括：

提取医学信息数据库；

判断所述医学信息数据库中是否存在所述病历图像中的关键医学词汇信息；

若不存在，则将所述病历图像中的关键医学词汇信息补充到所述医学信息数据库中，或将所述病历图像中的关键医学词汇信息与所述医学信息库中与之相似的关键医学词汇信息进行关联，或根据所述病历图像中的关键医学词汇信息修正所述医学信息数据库中的错别字；

根据所述医学信息数据库抓取所述病历图像中的一个或多个关键医学词汇信息。

优选地，在上述方法中，所述病历模板包括病历文书结构化模板和病历框架结构化模板，所述病历文书结构化模板用于提取所述病历图像中的文字检验结果，所述病历框架结构化模板用于提取所述病历图像中的数字检验结果。

优选地，在上述方法中，所述获取病历图像具体包括：

根据病历图像的获取顺序，获取待分检队列；

将所述待分检队列进行分检，判断所述病历图像是否合格；

获取合格的所述病历图像。

本发明还提供一种病历电子数据识别系统，所述系统包括：

获取模块，用于获取病历图像以及抓取所述病历图像中的一个或多个关键医学词汇信息；

检索模块，用于检索包含有所述关键医学词汇信息的病历模板；

选择模块，用于选择与所述病历图像中的所述关键医学词汇信息相匹配的所述病历模板；

输出模块，用于将所述病历图像中的所述检验结果填充到所选择的所述病历模板中，输出病历电子数据。

优选地，在上述系统中，还包括：

判断模块，用于判断所述医学信息数据库中是否存在所述病历图像中的关键医学词汇信息；

扩充模块，用于将所述病历图像中的关键医学词汇信息补充到所述医学信息数据库中；

关联模块，用于将所述病历图像中的关键医学词汇信息与所述医学信息库中与之相似的关键医学词汇信息进行关联；

纠错模块，用于根据所述病历图像中的关键医学词汇信息修正所述医学信息数据库中的错别字。

为了解决现有技术问题，本发明提供了一种病历电子数据识别方法，包括：获取病历图像；抓取所述病历图像中的一个或多个关键医学词汇信息，所述关键医学词汇信息对应检验结果；检索包含有所述关键医学词汇信息的病历模板，选择与所述病历图像中的所述关键医学词汇信息相匹配的所述病历模板；将所述病历图像中的所述检验结果填充到所选择的所述病历模板对应的所述关键医学词汇信息中，输出病历电子数据。

随着获取病历图像的数量的增加，病历图像中关键医学词汇信息对应的检验结果也随之大量增加，抓取的大量检验结果并不能结构化输出，不利于有关人员对大量的病历图像中的内容进行归类整理以便于研究，本发明建立了病历模板，将病历图像中的关键医学词汇信息对应的检验结果填充到病历模板中，由于病历模板中包含有关键医学词汇信息，将检验结果填充到病历模板中关键医学词汇信息的框架下，输出病历电子数据，提高了识别率。

在一种优选的实施方式中，本发明提供的病历电子数据识别方法中所述抓取所述病历图像中的一个或多个关键医学词汇信息进一步包括：提取医学信息数据库；判断所述医学信息数据库中是否存在所述病历图像中的关键医学词汇信息；若不存在，则将所述病历图像中的关键医学词汇信息补充到所述医学信息数据库中，或将所述病历图像中的关键医学词汇信息与所述医学信息库中与之相似的关键医学词汇信息进行关联，或根据所述病历图像中的关键医学词汇信息修正所述医学信息数据库中的错别字；根据所述医学信息数据库抓取所述病历图像中的一个或多个关键医学词汇信息。

通过医学信息数据库的自我学习过程，即在用户不断的输入关键医学词汇信息过程中，医学信息数据库在不断的扩充自身所包含的关键医学词汇信息的数量，增加新的关键医学词汇信息，在下一次的病历电子数据的识别过程中会自动调用关键医学词汇信息，不需要重复输入，提高了识别的速度，并且修正了医学信息数据库中关键医学词汇信息所包含的错误，例如修改医学信息数据库中的错别字，提高了识别的速度和准确率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种病历数据识别方法示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

由于现有技术中的病历数据识别方法均无法将病历纸质数据既准确又高效的转换为病历电子数据，因此本发明提供一种病历电子数据识别方法，能够准确高效的将病历纸质数据转换为病历电子数据。

请参阅图1，图1为本发明实施例提供的一种病历数据识别方法示意图。

在一种具体的实施方式中，提供一种病历数据识别方法，具体包括以下步骤：

步骤S01：获取病历图像。病历图像通常包括病人自身的住院登记信息、出院登记信息、病历记录等信息。

进一步地，所述获取病历图像具体包括：根据病历图像的获取顺序，获取待分检队列；将所述待分检队列进行分检，判断所述病历图像是否合格；获取合格的病历图像。根据上传病历图像的时间顺序，形成待分检队列，当发现低质量图片时，为了避免影响OCR技术的识别，将不合格的病历图像退回给用户，提醒用户重新上传。

获取病历图像之后可由OCR技术完成获取病历图像中的电子信息，通过OCR技术获取病历图像中的电子信息的过程就是将光学图像信息转化为计算机可识别和处理的电子信息。用户可以将通过摄像机、扫描仪等光学输入方式得到的书籍、文稿、表格等印刷品的病历图像信息转化为可以供计算机识别和处理的电子信息。因此，与传统的手工录入方式相比，OCR技术大大提高了识别效率，通过OCR技术将合格的病历图像转换为病历图像的电子信息。

步骤S02：抓取所述病历图像中的一个或多个关键医学词汇信息，所述关键医学词汇信息对应检验结果。其中，病历图像中的关键医学词汇信息通常包括医学中常用的医疗词汇等。例如，红细胞检验、血压值以及牙周炎等。

进一步地，为了优化抓取所述病历图像中的一个或多个关键医学词汇信息的过程，提高抓取病历图像中关键医学词汇信息的效率。抓取所述病历图像中的一个或多个关键医学词汇信息进一步包括：提取医学信息数据库；判断所述医学信息数据库中是否存在所述病历图像中的关键医学词汇信息；若不存在，则将所述病历图像中的关键医学词汇信息补充到所述医学信息数据库中，或将所述病历图像中的关键医学词汇信息与所述医学信息库中与之相似的关键医学词汇信息进行关联，或根据所述病历图像中的关键医学词汇信息修正所述医学信息数据库中的错别字；根据所述医学信息数据库抓取所述病历图像中的一个或多个关键医学词汇信息。

通过医学信息数据库的自我学习过程，即在用户不断的输入关键医学词汇信息过程中，医学信息数据库在不断的扩充自身所包含的关键医学词汇信息的数量，增加新的关键医学词汇信息，在下一次的病历电子数据的识别过程中会自动调用关键医学词汇信息，不需要重复输入，提高了识别的速度，例如，如果用户预设的关键医学词汇信息是慢性咽炎，在医学信息数据库中通过检索，检索到了咽炎，慢性咽炎并不存在于医学信息数据库中，将慢性咽炎补充到医学信息数据库中，或者例如，协和医院的病历图像中有X光检验这一项，但是在医学信息数据库中没有找到X光检验这一项，将X光检验补充到医学信息数据库中，下一次获取北医三院的病历图像后，提取X光检验这个关键医学词汇信息时，可直接提取，提高识别效率。根据用户预设的关键医学词汇信息修正了医学信息数据库中关键医学词汇信息所包含的错误，例如，如果用户预设的关键医学词汇信息是牙周炎，而在医学信息数据库中检索到了牙周病，将牙周病和牙周炎进行关联，更新医学中名词。这个过程中，对医院分类、病历中的临床医学信息以及一些医学术语进行纠错和补充，同时更新了原有的医学信息数据库，提高了识别速度和准确率。

步骤S03：检索包含有所述关键医学词汇信息的病历模板，选择与所述病历图像中的所述关键医学词汇信息相匹配的所述病历模板。所述病历模板进一步包括病历文书结构化模板和病历框架结构化模板，所述病历文书结构化模板用于提取病历图像中的文字检验结果，所述病历框架结构化模板用于提取所述病历图像中的数字检验结果，病历模板还可以包括其他种类的病历模板，均在本发明的保护范围之内。病历模板中包括许多种关键医学词汇信息，关键医学词汇信息包括但不限于一般项目、问诊、体格检查、实验室及器械检查、摘要、初步诊断、入院诊断以及住院记录，例如病历框架结构化模板包括红细胞检验等关键词，病历文书结构化模板包括病历史、家族史等关键词。

步骤S04：将所述病历图像中的所述检验结果填充到所选择的所述病历模板对应的所述关键医学词汇信息中，输出病历电子数据。

由于病历图像转换为了病历图像中的电子信息，将所述电子信息中的关键医学词汇信息对应的检验结果填充到所选择的病历模板对应的所述关键医学词汇信息中，最终输出病历电子数据。例如，将第一病历图像中的红细胞检验包括的第一数值以及第二病历图像中的红细胞检验包括的第二数值等填充到病历框架结构化模板中的红细胞检验一列中，最终输出了结构化的病历电子数据。

进一步地，对结构化的病历电子数据进行校对以及审核。例如，可进行人工校对及审核，根据工作安排，指派适当的校验员和审核员，核对员将通过上传原文稿，对出错的结构化的病历电子数据进行手工修正，当数据修正完成将递交给审核员，等待审核员通过。审核员将再次核对病历，如有错误将退回给校对员，进行再次校验核对；如果准确无误，病历电子数据将入数据库中，转化成能够二次开发应用的电子数据。

进一步地，建立项目管理，对多种病历模板、分检队列、系统派工等进行优化提取或筛选，提高识别效率。其中，项目管理按照项目进度或者项目优先级对多种病历模板进行管理，按照医院分类病历模板、多级病历类型、多级普通关键词以及特殊关键词的顺序进行提取病历模板。例如，根据上传的病历图像选择病历模板时，首先确定优先选择文书结构化模板还是框架结构化模板，如果优选了文书结构化模板，然后在众多的文书结构化模板中按照病历图像中的内容选择与之匹配度较高的文书结构化模板。分检队列以及系统派工等均可以按照项目进度或者项目类别来确定分检顺序或派工顺序。

本发明建立了至少一种病历模板，将病历图像中的关键医学词汇信息对应的检验结果填充到病历模板中，由于病历模板中包含有关键医学词汇信息，将检验结果填充到病历模板中关键医学词汇信息的框架下，输出病历电子数据，同时提高了识别效率。

通过医学信息数据库的自我学习过程，即在用户不断的输入关键医学词汇信息过程中，医学信息数据库在不断的扩充自身所包含的关键医学词汇信息的数量，增加新的关键医学词汇信息，在下一次的病历电子数据的识别过程中会自动调用关键医学词汇信息，不需要重复输入，提高了识别的速度，并且修正了医学信息数据库中关键医学词汇信息所包含的错误，例如修改医学信息数据库中的错别字，提高了识别的速度和准确率。

本发明还提供了一种病历数据识别系统，所述系统包括：获取模块，用于获取病历图像以及抓取所述病历图像中的一个或多个关键医学词汇信息；检索模块，用于检索包含有所述关键医学词汇信息的病历模板；选择模块，用于选择与所述病历图像中的所述关键医学词汇信息相匹配的所述病历模板；输出模块，用于将病历图像中的电子信息填充到所选择的所述病历模板对应的所述关键医学词汇信息中，输出病历电子数据。病历数据识别系统还包括判断模块，用于判断所述医学信息数据库中是否存在所述病历图像中的关键医学词汇信息；扩充模块，用于将所述病历图像中的关键医学词汇信息补充到所述医学信息数据库中；关联模块，用于将所述病历图像中的关键医学词汇信息与所述医学信息库中与之相似的关键医学词汇信息进行关联；纠错模块，用于根据所述病历图像中的关键医学词汇信息修正所述医学信息数据库中的错别字。本发明提供的一种病历数据识别系统，能够输出结构化的病历电子数据，同时提高识别效率和准确率。

本说明书中各个实施例采用并列的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (6)

1.一种病历电子数据识别方法，其特征在于，包括：

获取病历图像；

抓取所述病历图像中的一个或多个关键医学词汇信息，所述关键医学词汇信息对应检验结果；

检索包含有所述关键医学词汇信息的病历模板，选择与所述病历图像中的所述关键医学词汇信息相匹配的所述病历模板；

将所述病历图像中的所述检验结果填充到所选择的所述病历模板对应的所述关键医学词汇信息中，输出病历电子数据。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述抓取所述病历图像中的一个或多个关键医学词汇信息进一步包括：

提取医学信息数据库；

判断所述医学信息数据库中是否存在所述病历图像中的关键医学词汇信息；

若不存在，则将所述病历图像中的关键医学词汇信息补充到所述医学信息数据库中，或将所述病历图像中的关键医学词汇信息与所述医学信息库中与之相似的关键医学词汇信息进行关联，或根据所述病历图像中的关键医学词汇信息修正所述医学信息数据库中的错别字；

根据所述医学信息数据库抓取所述病历图像中的一个或多个关键医学词汇信息。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述病历模板包括病历文书结构化模板和病历框架结构化模板，所述病历文书结构化模板用于提取所述病历图像中的文字检验结果，所述病历框架结构化模板用于提取所述病历图像中的数字检验结果。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取病历图像具体包括：

根据病历图像的获取顺序，获取待分检队列；

将所述待分检队列进行分检，判断所述病历图像是否合格；

获取合格的所述病历图像。

5.一种病历电子数据识别系统，其特征在于，所述系统包括：

获取模块，用于获取病历图像以及抓取所述病历图像中的一个或多个关键医学词汇信息；

检索模块，用于检索包含有所述关键医学词汇信息的病历模板；

选择模块，用于选择与所述病历图像中的所述关键医学词汇信息相匹配的所述病历模板；

输出模块，用于将所述病历图像中的所述检验结果填充到所选择的所述病历模板对应的所述关键医学词汇信息中，输出病历电子数据。

6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，还包括：

判断模块，用于判断所述医学信息数据库中是否存在所述病历图像中的关键医学词汇信息；

扩充模块，用于将所述病历图像中的关键医学词汇信息补充到所述医学信息数据库中；

关联模块，用于将所述病历图像中的关键医学词汇信息与所述医学信息库中与之相似的关键医学词汇信息进行关联；

纠错模块，用于根据所述病历图像中的关键医学词汇信息修正所述医学信息数据库中的错别字。