CN105574103A - 基于分词编码自动构建医学术语映射关系的方法以及系统 - Google Patents

基于分词编码自动构建医学术语映射关系的方法以及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种自动构建医学术语映射关系的方法和系统，方法包括在字典A术语和字典B术语之间建立映射关系，具体步骤为：(1)将每条样本术语划分为主字段和属性字段；(2)将步骤(1)得到的主字段和编码建立主字段表；将常用汉字以及属性字段建立分词字典；(3)对所述主字段表中的语汇进行中文分词；(4)对字典A术语进行中文分词；(5)计算样本术语主字段和字典A术语主字段的两两相关度；(6)按照相关度的高低对样本术语主字段和字典A术语主字段进行匹配以及编码；(7)进行字典B术语主字段的编码；针对具有相同主字段编码的字典A和字典B术语构建映射关系。本发明解决了人工术语映射效率低，难以形成医疗信息共享的问题。

Description

基于分词编码自动构建医学术语映射关系的方法以及系统
技术领域
本发明涉及医疗系统数据处理方法，尤其涉及不同标准之间的医学术语转换或映射方法以及映射系统。
背景技术
医学术语是医学领域里的专业用语，用来指称医学领域里的各种事物、现象、特性、关系和过程等(如疾病、药物、手术操作、检查检验等)。这些术语是临床信息系统表达医学信息的必要成分。
国际上，在很多标准化机构和组织如世界卫生组织(WorldHealthOrganization，WHO)、美国国立医学图书馆(TheNationalLibraryOfMedicine，NLM)、国际医学术语标准化与研发组织(InternationalHealthTerminologyStandardsDevelopmentOrganization，IHTSDO)等共同努力下，形成了一系列医学术语标准及术语集，包括《国际疾病分类与代码》(ICD-10)、临床药物标准命名法(RxNorm)、《医学术语系统命名-临床术语》(SNOMED-CT)、《观测指标标识符逻辑命名预编码系统》(LOINC)、《统一医学语言系统》(UMLS)等，并且这些术语集得到了很好的应用，为医学信息的共享提供了必要条件。
国内医学术语相关标准匮乏，体系尚不完整，且大多数医学术语标准是为医疗收费或保险而服务，如《全国医疗服务价格项目规范》、《国家基本医疗保险和工伤保险药品目录》等。这些术语标准中的术语在粒度和表达上与临床实际应用场景中的术语都存在很大差异，很难直接应用于临床信息系统中。而国际上成熟的相关术语集，由于语言壁垒也难以直接应用到中文领域。因此，我国大部分医疗机构的医学信息系统创建了自己的私有术语字典，甚至由于医疗信息系统厂商众多，同一机构的不同系统的同类术语字典(如药品术语字典)都存在差异。这些原因导致各个临床信息系统中术语名称和编码的异构现象十分严重，使得医疗信息系统之间无法互操作，医疗数据难以共享。对此，不同医疗信息系统之间的信息交换则需要将不同系统的术语字典进行映射匹配。目前，这项枯燥耗时的工作只能依赖人为努力，并且出错率比较高，成为医疗数据集成、分析和再利用的瓶颈环节。
现有技术中公开号为CN102495895A的中国专利文献公开了一种异构数据源标准化的方法、装置及系统，该方法包括：接收到私有术语的标准化处理请求后，获取所述标准术语与所述私有术语的映射关系、所述标准术语所处业务场景的标准结构；采集所述私有术语系统中的私有术语；将所述私有术语所处的业务场景的私有结构按照所述标准术语所处相应业务场景的标准结构进行标准化；轮询结构标准化后的私有术语中每一项数据，将每一项数据按照所述标准术语与所述私有术语的映射关系进行标准化。该技术应用于分布式私有术语系统中。标准术语将被集中存储于标准术语系统中心中，而每家医疗机构的私有术语集将保留在院内，标准术语系统中心与院内私有术语间的关联关系被维护在院内，同时标准术语系统中心将会标准术语同步到院内，从而实现集中统一发布与院内个性化处理的统一。但其都是围绕异构数据源标准化。其中获取标准术语与所述私有术语的映射关系的方法主要是靠人工填写。
现有技术中公开号为CN101452503的中国专利文献公开一种异构临床医疗信息共享系统及方法，所述系统包括：术语集模块、文档模板生成模块、文档管理模块、存储临床数据的数据库；所述术语集模块、文档模板生成模块、文档管理模块、数据库依次连接。术语集模块，用于规范共享文档中所使用的术语；文档模板生成模块，用于定义标准临床数据文档的组成元素及个元素之间的关系并自动生成文档模板，收集管理元数据；文档管理模块，用于文档管理，用户通过该文档管理模块对医疗文档进行管理，进行录入、修改、查询操作、及文档的传输和共享。该系统可以自动生成语义完整的可用于临床文档传输和共享的标准临床文档。该系统的术语集模块涉及到将用户注册的方言术语映射到标准化的临床术语集合，但是并没有明确说明映射的方法。
发明内容
本发明提出了一种构建医学术语映射关系的方法，解决了人工术语映射效率低，难以形成医疗信息共享的问题。
一种基于分词编码构建医学术语映射关系的方法，包括在字典A术语和字典B术语之间建立映射关系，具体步骤为：
(1)选取样本术语，将每条样本术语划分为若干字段，并将每个字段的语汇分别进行编码，每条样本术语中的字段包括一个主字段，其余为属性字段；
(2)将步骤(1)得到的主字段和编码存入数据库建立主字段表；
将常用汉字以及步骤(1)中得到的属性字段的语汇建立分词字典，对分词字典中的每个单字或词汇都标注词性、词频；
(3)基于所述分词字典对所述主字段表中的语汇进行中文分词，得到词汇以及对应的词汇权重；
(4)基于所述分词字典对字典A术语进行中文分词，得到词汇以及对应的词性和词汇权重以及词频，依照词性将分词结果划为分别隶属于主字段和属性字段的两部分；
(5)利用步骤(3)、步骤(4)的结果计算样本术语主字段和字典A术语主字段的两两相关度；
(6)按照相关度的高低对样本术语主字段和字典A术语进行匹配，对字典A术语依照匹配结果赋以相应的编码；
(7)针对字典B术语重复步骤(4)～步骤(6)，得到字典B术语的编码；针对字典A和字典B中具有相同编码的术语构建映射关系。
关于中文分词：
步骤(3)、步骤(4)中所述的中文分词，就是将一段连续的中文文字序列按照一定的规则切分成词序列的过程，例如将“术语的映射方法”切分为“术语\的\映射\方法”。目前中文分词算法大致可分为基于字符串匹配的分词方法、基于统计学的分词方法和基于知识理解的分词方法3种类型。鉴于术语的特点，即单条文本长度短、本身就是词组短语形式以及词汇范围相对稳定，本发明采用基于字符串匹配的中文分词方法就可以满足需求。
基于字符串匹配的中文分词方法这种方法需要事先准备一个词典，称为分词字典，然后将待分词的文本按一定扫描规则与分词字典中的词条进行匹配，匹配成功，即进行词汇切分，否则按照其他规则处理。
基于字符串匹配的中文分词可以采用现有中文分词工具软件，在设置分词权重后即可以进行软件自动分词。
步骤(1)中，样本术语可以通过收集整理我国现行的医学术语标准等作为来源。
针对样本术语，从术语名称的表达特点着手，参照其命名规则，将术语名称划分为若干概念字段(以下简称“字段”)。
不同字段之间并按照表达习惯进行排序，得到编码顺序。
再将每个字段的语汇分别进行编码，注意编码位数是固定的，表达同一概念的两个语汇要编码相同。另外，将术语中表达术语核心意义，且编码数目特别多或表达特别复杂的字段作为主字段，其余字段作为属性字段(以下简称“属性”)。
作为举例说明，药品术语的编码结构如表1所示：
表1
步骤(2)的主要目的是建立主字段表和自定义的分词字典。
其中常用汉字用于将主字段分词为若干单字，分词字典中的每个单字或词汇都包含词性和词频信息。词性可以作为主字段和属性字段的划分依据。
这里常用汉字的词频都设为0，属性字段的词汇的词频即为步骤(1)中各个属性词汇的编码。
本发明在步骤(3)中采用中文分词软件进行自动分词，分词前需设定权重，而后基于步骤(2)中分词字典对主字段表中的语汇进行分词，分词结果包含词汇和词汇权重。
步骤(4)中，针对待映射的字典A术语和字典B术语，取一者(例如字典A术语)使用中文分词工具，基于步骤(2)的分词字典进行分词。
步骤(5)中计算两两相关度公式为：
式中：
ai为字典A术语主字段中的词汇；
bj为样本术语主字段中的词汇；
为字典A术语主字段的词汇集合；
为样本术语主字段的词汇集合；
αi和βj分别为词汇和的权重值。
步骤(6)中需要对字典A术语进行结构化编码，每一字典A术语均会找到与其主字段相关度最高的样本术语，即步骤(6)中字典A术语的主字段采用相匹配的样本术语主字段的编码；
当然相关度可以设置阈值，低于阈值时视为匹配失败，可以手动将该字典A术语的主字段段补充到所述主字段表中，这样重复之前步骤，自然可以寻找到相匹配的主字段。
以上仅是主字段的编码，字典A术语的属性字段的编码采用属性词汇的词频。
术语分词结果的形式如下表所示：
而后结字典A术语中各字段采用步骤(1)中的编码顺序进行编码，得到编码结果。
下表是药品术语“小儿对乙酰氨基酚灌肠液”的编码示例：
1 01932 10 05＝1019321005
小儿 对乙酰氨基酚 灌肠 液
步骤(7)中首先按照字典A术语的处理方式获得字典B术语的编码结果，对于字典A术语和字典B术语编码相同的术语认为是匹配的，否则，两个术语不匹配，这样就在字典A和字典B之间建立了映射关系。
本发明还提供一种基于分词编码构建医学术语映射关系的系统，包括：
第一模块，用于选取样本术语，将每条样本术语划分为若干字段，并将每个字段的语汇分别进行编码，每条样本术语中的字段包括一个主字段，其余为属性字段；
第二模块，用于将第一模块得到的主字段和编码存入数据库建立主字段表；将常用汉字以及第一模块中得到的属性字段的语汇建立分词字典，对分词字典中的每个单字或词汇都标注词性、词频；
第三模块，用于基于所述分词字典对所述主字段表中的语汇进行中文分词，得到词汇以及对应的词汇权重；
第四模块，用于基于所述分词字典对字典A术语进行中文分词，得到词汇以及对应的词性和词汇权重以及词频，依照词性将分词结果划为分别隶属于主字段和属性字段的两部分；
第五模块，用于利用第三模块、第四模块的结果计算样本术语主字段和字典A术语主字段的两两相关度；
第六模块，用于按照相关度的高低对样本术语主字段和字典A术语主字段进行匹配，对字典A术语依照匹配结果赋以相应的编码；
第七模块，用于针对字典B术语重复执行第四模块～第六模块，得到字典B术语的编码；针对字典A和字典B中具有相同编码的术语构建映射关系。
本发明构建医学术语映射关系的方法，解决了人工术语映射效率低，难以形成医疗信息共享的问题。
附图说明
图1为本发明方法流程示意图。
具体实施方式
下面以国内两家医院的药品字典A和B之间建立映射关系的过程作为具体实施例对本发明作进一步阐释。
(1)选取样本术语，将每条样本术语划分为若干字段，并将每个字段的语汇分别进行编码，每条样本术语中的字段包括一个主字段，其余为属性字段；
从来源权威性、术语完整性、临床实用性的准则出发，这里选择国家食品药品监督管理局的药品公众查询数据库作为药品术语的样本术语。结合国家药典委员会制定的《中国药品通用名称命名原则》，将药品术语划分为适用人群、有效成分、途径/用法和剂型4个字段。根据划分的字段从样本术语中收集语汇并编码。由于药品有效成分这个字段表达药品术语的核心意义，且该字段的语汇数量远远多于其它字段，所以将有效成分作为主字段，其它字段作为属性字段。药品术语的编码结构如下表2所示：
表2药品术语的编码结构
注：当药品名称中缺少某个字段时，编码中以相应个数的“0”补位。
(2)将步骤(1)得到的主字段和编码存入数据库建立主字段表；将常用汉字以及步骤(1)中得到的属性字段的语汇建立分词字典，对分词字典中的每个单字或词汇都标注词性和词频；
表3是药品主字段表中的部分语汇举例。
表4是药品分词字典部分语汇举例。
表3药品主字段表(部分)
表4药品分词字典(部分)
词汇 词性 词性含义 词频
小儿 0x0004 适用对象 1
成人 0x0004 适用对象 2
咀嚼 0x40000 途径/用法 01
缓释 0x40000 途径/用法 04
注射 0x40000 途径/用法 27
肠溶 0x40000 途径/用法 43
胶囊 0x10000 剂型 02
颗粒 0x10000 剂型 03
片 0x10000 剂型 04
溶液 0x10000 剂型 06
(3)基于所述分词字典对所述主字段表中的语汇进行中文分词，得到词汇以及对应的词汇权重；
表5是主字段的分词结果形式。
表5主字段分词结果形式
(4)基于所述分词字典对字典A术语进行中文分词，得到词汇以及对应的词性、词汇权重和词频，依照词性将分词结果划为分别隶属于主字段和属性字段的两部分；
表6是待映射术语的分词结果形式。
表6术语分词结果形式
(5)利用步骤(3)、步骤(4)的结果计算样本术语主字段和字典A术语主字段的两两相关度；
例如，主字段A为“维生素”，主字段B为“维生素B12”，设汉字、数字和英文的权重分别为5，3和1，则sim(A，B)计算过程如表7所示。
表7术语主字段相关度计算示例
(6)按照相关度的高低对样本术语主字段和字典A术语进行匹配，对字典A术语依照匹配结果赋以相应的编码；
例如，“小儿对乙酰氨基酚灌肠液”的主字段为“对乙酰氨基酚”，经过(5)可得主字段编码为“01932”，经过(4)得到各属性字段的词频，按照表2的药品术语编码结构对“小儿对乙酰氨基酚灌肠液”进行编码。其编码如下表所示：
1 01932 10 05＝1019321005
小儿 对乙酰氨基酚 灌肠 液
(7)针对字典B术语重复步骤(4)～步骤(6)，得到字典B术语的编码；针对字典A和字典B中具有相同编码的术语构建映射关系。

Claims (6)

1.一种基于分词编码自动构建医学术语映射关系的方法，包括在字典A术语和字典B术语之间建立映射关系，其特征在于，具体步骤为：
(1)选取样本术语，将每条样本术语划分为若干字段，并将每个字段的语汇分别进行编码，每条样本术语中的字段包括一个主字段，其余为属性字段；
(2)将步骤(1)得到的主字段和编码存入数据库建立主字段表；
将常用汉字以及步骤(1)中得到的属性字段的语汇建立分词字典，对分词字典中的每个单字或词汇都标注词性、词频；
(3)基于所述分词字典对所述主字段表中的语汇进行中文分词，得到词汇以及对应的词汇权重；
(4)基于所述分词字典对字典A术语进行中文分词，得到词汇以及对应的词性和词汇权重以及词频，依照词性将分词结果划为分别隶属于主字段和属性字段的两部分；
(5)利用步骤(3)、步骤(4)的结果计算样本术语主字段和字典A术语主字段的两两相关度；
(6)按照相关度的高低对样本术语主字段和字典A术语主字段进行匹配，对字典A术语依照匹配结果赋以相应的编码；
(7)针对字典B术语重复步骤(4)～步骤(6)，得到字典B术语的编码；针对字典A和字典B中具有相同编码的术语构建映射关系。
2.如权利要求1所述基于分词编码自动构建医学术语映射关系的方法，其特征在于，步骤(1)中，不同字段之间并按照表达习惯进行排序，得到编码顺序。
3.如权利要求2所述基于分词编码自动构建医学术语映射关系的方法，其特征在于，步骤(5)中计算两两相关度公式为：
式中：
ai为字典A术语主字段中的词汇；
bj为样本术语主字段中的词汇；
为字典A术语主字段的词汇集合；
为样本术语主字段的词汇集合；
αi和βj分别为词汇和的权重值。
4.如权利要求3所述基于分词编码自动构建医学术语映射关系的方法，其特征在于，步骤(6)中字典A术语的主字段采用相匹配的样本术语主字段的编码；字典A术语的属性字段的编码采用属性词汇的词频。
5.如权利要求4所述基于分词编码自动构建医学术语映射关系的方法，其特征在于，步骤(6)中字典A术语中各字段采用步骤(1)中的编码顺序进行编码，得到编码结果。
6.一种基于分词编码自动构建医学术语映射关系的系统，其特征在于，包括：
第一模块，用于选取样本术语，将每条样本术语划分为若干字段，并将每个字段的语汇分别进行编码，每条样本术语中的字段包括一个主字段，其余为属性字段；
第二模块，用于将第一模块得到的主字段和编码存入数据库建立主字段表；将常用汉字以及第一模块中得到的属性字段的语汇建立分词字典，对分词字典中的每个单字或词汇都标注词性、词频；
第三模块，用于基于所述分词字典对所述主字段表中的语汇进行中文分词，得到词汇以及对应的词汇权重；
第四模块，用于基于所述分词字典对字典A术语进行中文分词，得到词汇以及对应的词性和词汇权重以及词频，依照词性将分词结果划为分别隶属于主字段和属性字段的两部分；
第五模块，用于利用第三模块、第四模块的结果计算样本术语主字段和字典A术语主字段的两两相关度；
第六模块，用于按照相关度的高低对样本术语主字段和字典A术语主字段进行匹配，对字典A术语依照匹配结果赋以相应的编码；
第七模块，用于针对字典B术语重复执行第四模块～第六模块，得到字典B术语的编码；针对字典A和字典B中具有相同编码的术语构建映射关系。
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