CN109524073A - 一种医院检查报告自动解读方法、系统及设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种医院检查报告自动解读方法及系统，其中方法包括对用户上传的医院检查报告单进行OCR识别，还包括以下步骤：进行异常指标信息的抓取；生成电子检查报告信息；结合专家知识库，自动生成推荐信息；根据所述推荐信息，生成所述医院检查报告单的解读文件。本发明提出一种医院检查报告自动解读方法及系统，利用指标自动提取规则基于OCR识别和权威的知识库解读报告中的信息，给予用户相应的解释和健康指导。

Description

一种医院检查报告自动解读方法、系统及设备

技术领域

本发明涉及医疗诊断的技术领域，特别是一种医院检查报告自动解读方法及系统。

背景技术

随着人们健康意识的不断提高，越来越多的人开始关注自己的身体状况。作为健康判断标准的检查化验报告单，一般人很难看懂。由于目前国内医患比例严重失调，医生不可能详尽的给每一个患者逐条解释报告单的详细信息。虽然伴随着互联网的普及，人们的知识来源越来越多，但是上面鱼龙混杂，一般人根本无从分辨真假。

道客巴巴上公开了一篇题目为《基于OCR技术的化验单识别方法研究》王宸敏的硕士学位论文，该论文针对解读化验单、管理个人的健康数据中存在的问题，提出基于OCR技术的化验单识别基本流程方法，包括预处理、模式识别、内容识别、识别结果纠错，通过化验单识别结果纠错前后的对比试验，验证了该纠错方案的有效性。该论文主要对OCR识别和纠错的一些算法做了对比和研究，缺少具体应用场景和业务实现，针对医院检查报告的解读OCR识别只是其中的第一步，准确率当然是越高越好，但是由于图片质量等原因，识别结果的错误是在所难免的，只是针对OCR算法进行纠错是不够的，还需要结合业务进行纠错。

发明内容

为了解决上述的问题，本发明提出一种针对普通用户的医院检查报告自动解读方法及系统，利用指标自动提取规则基于OCR识别和权威的知识库解读报告中的信息，给予用户相应的解释和健康指导。

本发明的第一目的是提供了一种医院检查报告自动解读方法，包括对用户上传的医院检查报告单进行OCR识别，还包括以下步骤：

步骤1：进行异常指标信息的抓取；

步骤2：生成电子检查报告信息；

步骤3：结合专家知识库，自动生成推荐信息；

步骤4：根据所述推荐信息，生成所述医院检查报告单的解读文件。

优选的是，所述步骤1包括以下子步骤：

步骤11：指标关键词抓取；

步骤12：指标异常信息的判断；

步骤13：指标异常信息的确认。

在上述任一方案中优选的是，所述步骤11还包括根据专家知识库中的指标名称从所述OCR识别结果中匹配指标关键词。

在上述任一方案中优选的是，使用文本相似算法计算相似度。相似度超过相似阈值的自动确认为该指标关键词。

在上述任一方案中优选的是，所述步骤11还包括根据识别出来的所述指标关键词结合所述专家知识库判断项目类别。

在上述任一方案中优选的是，所述步骤12还包括在所述指标关键词的相邻位置查找指标异常标志，来判断指标的状态。

在上述任一方案中优选的是，所述步骤12还包括在所述指标关键词的相邻位置抓取指标对应的结果和范围。判断指标是否异常。

在上述任一方案中优选的是，所述步骤13还包括根据所述确认结果，识别出错误和/或漏掉信息,对指标信息进行删除、修改和增加中至少一种操作。

在上述任一方案中优选的是，所述确认包括计算机确认和用户确认。

在上述任一方案中优选的是，所述解读文件包括指标的临床意义和/或健康指导。

本发明的第二目的是一种医院检查报告自动解读系统，包括用于对用户上传的医院检查报告单进行OCR识别的识别模块，还包括以下模块：

抓取模块：用于进行异常指标信息的抓取；

生成模块：用于生成电子检查报告信息；

推荐模块：用于结合专家知识库，自动生成推荐信息；

解读模块：根据所述推荐信息，生成所述医院检查报告单的解读文件；

专家知识库：用于存储指标信息、指标含义和健康指导信息中至少一种。。

优选的是，所述抓取模块包括以下子模块：

关键词子模块：用于指标关键词抓取；

判断子模块：用于指标异常信息的判断；

确认子模块：用于指标异常信息的确认。

在上述任一方案中优选的是，所述关键词子模块还用于根据专家知识库中的指标名称从所述OCR识别结果中匹配指标关键词。

在上述任一方案中优选的是，使用文本相似算法计算相似度。相似度超过相似阈值的自动确认为该指标关键词。

在上述任一方案中优选的是，所述关键词子模块还用于根据识别出来的所述指标关键词结合所述专家知识库判断项目类别。

在上述任一方案中优选的是，所述判断子模块还用于在所述指标关键词的相邻位置查找指标异常标志，来判断指标的状态。

在上述任一方案中优选的是，所述判断子模块还用于在所述指标关键词的相邻位置抓取指标对应的结果和范围。判断指标是否异常。

在上述任一方案中优选的是，所述确认子模块还用于根据所述确认结果，识别出错误和/或漏掉信息,对指标信息进行删除、修改和增加中至少一种操作。

在上述任一方案中优选的是，所述确认包括计算机确认和用户确认。

在上述任一方案中优选的是，所述解读文件包括指标的临床意义和/或健康指导。

本发明提出了一种医院检查报告自动解读方法及系统，通过OCR识别医院检查报告单，能够将大多数人都看不懂的报告单数据内容变成通俗易懂的内容呈献给用户，并且提供给客户异常信息的临床意义和健康指导。

附图说明

图1为按照本发明的医院检查报告自动解读方法的一优选实施例的流程图。

图2为按照本发明的医院检查报告自动解读系统的一优选实施例的模块图。

图3为按照本发明的医院检查报告自动解读方法的解读报告单的一实施例的指标关键词示意图。

图4为按照本发明的医院检查报告自动解读方法的解读报告单的另一实施例的报告单原图。

图5为按照本发明的医院检查报告自动解读方法的解读报告单的再一实施例的报告单原图。

具体实施方式

下面结合附图和具体的实施例对本发明做进一步的阐述。

实施例一

如图1所示，执行步骤100，用户上传医院检查报告单。用户通过手机拍照、扫描上传、扫描二维码后拍照等方式把医院检查报告单上传到系统中。所拍照片要保证一定的亮度和清晰度，以避免OCR识别时出现问题。执行步骤110，系统进行OCR识别，将医院检查报告单上的文字、数字、字母和特殊符号记录在识别文件中。执行步骤120，进行指标关键词的抓取。从识别文件中提取中文名称和英文名称，与专家知识库中的指标名称进行匹配。使用文本相似算法计算识别文件中的中英文名称和专家知识库中的指标名称相似度，相似度超过相似阈值的自动确认为该指标关键词。然后根据识别出来的所述指标关键词结合所述专家知识库判断项目类别。执行步骤130，进行异常指标信息的判断。异常信息的判断有两种方法：1)在指标关键词的相邻位置查找指标异常标志“↑”或“↓”，来判断指标的状态。当出现这两个标志时，则判断该指标为异常指标，提取该指标的整条信息。2)在所述指标关键词的相邻位置抓取指标对应的结果和范围。判断指标是否异常，即在该指标行找到检测结果列抓取检测结果数据，在参考范围列抓取最大值和最小值，进行比较，如果检测结果数据大于最大值或者检测结果数据小于最小值，则判断该指标为异常指标，提取该指标的整条信息；如果检测结果数据小于等于最大值并且大于等于最小值，这判断该指标为正常指标。执行步骤140，将分析好的异常指标展示给用户，判断指标异常数据信息是否准确。如果指标异常数据信息准确，则执行步骤150，生成电子检查报告信息。如果指标异常数据信息不准确，则执行步骤145，增加信息、删除多余信息、修改错误信息，然后执行步骤150，生成电子检查报告信息。执行步骤160，系统生成推荐信息。执行步骤170，根据推荐信息，生成所述医院检查报告单的解读文件，解读文件包括指标的临床意义和/或健康指导。

实施例二

如图2所示，一种医院检查报告自动解读系统包括识别模块200、抓取模块210、生成模块220、推荐模块230、解读模块240和专家知识库250。

识别模块200用于对用户上传的医院检查报告单进行OCR识别的识别模块。用户通过手机拍照、扫描上传、扫描二维码后拍照等方式把医院检查报告单上传到识别模块200中。

抓取模块210用于进行异常指标信息的抓取。抓取模块包括关键词子模块211、判断子模块212、确认子模块213。关键词子模块211用于指标关键词抓取，并根据专家知识库中的指标名称从所述OCR识别结果中匹配指标关键词，使用文本相似算法计算相似度。相似度超过相似阈值的自动确认为该指标关键词。关键词子模块211还用于根据识别出来的所述指标关键词结合所述专家知识库判断项目类别。判断子模块212用于指标异常信息的判断，判断方法有两种：1)在指标关键词的相邻位置查找指标异常标志，来判断指标的状态；2)在指标关键词的相邻位置抓取指标对应的结果和范围。判断指标是否异常。确认子模块213用于指标异常信息的确认，确认包括计算机确认和用户确认。确认子模块213还用于根据所述确认结果，识别出错误和/或漏掉信息,对指标信息进行删除、修改和增加中至少一种操作。

生成模块220用于生成电子检查报告信息。

推荐模块230用于结合专家知识库，自动生成推荐信息。

解读模块240根据所述推荐信息，生成所述医院检查报告单的解读文件，解读文件包括指标的临床意义和/或健康指导。

专家知识库250用于存储指标信息、指标含义和健康指导信息中至少一种。专家知识库250能够应用机器学习的方式，不断地训练词库完善词典，达到一定的准确度。专家知识库250需要不断的补充完善和更新，保证实用性。

实施例三

本发明为普通用户提供一种方便权威的报告自动解读方法，利用指标自动提取规则基于OCR识别和权威的知识库解读报告中的信息，给予用户相应的解释和健康指导。

首先由用户拍照上传需要解读的报告单，拍照上传一是方便用户输入信息，二是保证信息的完整性和正确性。

然后对用户上传的图片进行OCR识别，提取基本信息。OCR识别存在一定的准确率的问题，需要应用机器学习的方式，不断地训练词库完善词典，达到一定的准确度。

根据OCR的识别结果，进行异常指标信息的抓取。指标信息抓取包含以下步骤：

1.指标关键词抓取，根据专家知识库中的指标名称，去OCR识别结果中匹配指标关键词。按文本相似度算法计算相似度在80％以上的内容都算命中。如图3所示，报告单的“嗜酸性粒细胞比率”通过OCR识别可能识别为“者酸性粒细胞比率”,通过知识库内容进行纠错，可以有效提高识别的准确率。根据识别出的内容，结合知识库判断项目类别，例如“血常规”或“尿常规”。

2.指标异常信息的判断，根据抓取的指标关键字，在它的相邻位置查找可以修饰指标异常的“↑”或“↓”，来判断指标的状态。如果没识别出符号，也可以根据关键字，在相邻位置抓取指标对应的结果和范围，判断一下指标是否异常。

3.用户确认，虽然上面做了一些纠错处理，还有可能因为图片清晰度问题，识别出错误信息，或漏掉信息。所以增加了一步用户确认的处理，用户可以删除、修改或增加指标信息。增加指标信息时可以应用指标知识库辅助用户添加信息。

最后根据用户确认的信息，结合专家知识库，自动生成推荐信息。专家知识库需要不断的补充完善和更新，保证实用性。例如识别出信息为“血常规白细胞增高”，结合专家知识库给出临床意义和健康指导。

实施例四

图4所示的是一位患者的检验报告单，系统自动识别出的信息如表一所示，抓取到异常指标关键词为“血红蛋白和红细胞压积”，结合专家知识库，给出每项异常信息的临床意义，生成对应的健康指导信息。

表一

根据报告单，判断该患者存在轻度贫血。结合专家知识库给出健康指导信息如下：饮食营养要合理，食物必须多样化，食谱要广，不应偏食，否则会因某种营养素的缺乏而引起贫血。要富有营养及易于消化。饮食应有规律、有节制，严禁暴饮暴食。多食含铁丰富的食物，如猪肝、猪血、瘦肉、奶制品、豆类、大米、绿叶蔬菜等。多饮茶能补充叶酸，维生素B12，有利于巨细胞性贫血的治疗。但缺铁性贫血则不宜饮茶，因为饮茶不利于人体对铁剂的吸收。适当补充酸性食物则有利于铁剂的吸收。忌食辛辣、生冷不易消化的食物。平时可配合滋补食疗以补养身体。同时进行适当的体育活动、劳逸结合。

实施例五

图5所示的一个儿童的急诊时进行的末梢血检验结果报告单，系统自动识别出的信息如表二所示，抓取到异常指标关键词为“单核细胞总数、红细胞、红细胞压积和红细胞平局血红蛋白浓度”，经用户确认后，结合专家知识库，给出异常信息的临床意义，并提出相应的医疗建议。

表二

医疗建议为：根据报告单，判断该儿童是病毒性呼吸道感染，建议多喝水，少吃油腻食物，保证睡眠。

为了更好地理解本发明，以上结合本发明的具体实施例做了详细描述，但并非是对本发明的限制。凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，均仍属于本发明技术方案的范围。本说明书中每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似的部分相互参见即可。对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

Claims (10)

1.一种医院检查报告自动解读方法，包括对用户上传的医院检查报告单进行OCR识别，其特征在于，还包括以下步骤：

步骤1：进行异常指标信息的抓取；

步骤2：生成电子检查报告信息；

步骤3：结合专家知识库，自动生成推荐信息；

步骤4：根据所述推荐信息，生成所述医院检查报告单的解读文件。

2.如权利要求1所述的医院检查报告自动解读方法，其特征在于，所述步骤1包括以下子步骤：

步骤11：指标关键词抓取；

步骤12：指标异常信息的判断；

步骤13：指标异常信息的确认。

3.如权利要求2所述的医院检查报告自动解读方法，其特征在于，所述步骤11还包括根据专家知识库中的指标名称从所述OCR识别结果中匹配指标关键词。

4.如权利要求3所述的医院检查报告自动解读方法，其特征在于，使用文本相似算法计算相似度,

相似度超过相似阈值的自动确认为该指标关键词。

5.如权利要求4所述的医院检查报告自动解读方法，其特征在于，所述步骤11还包括根据识别出来的所述指标关键词结合所述专家知识库判断项目类别。

6.如权利要求5所述的医院检查报告自动解读方法，其特征在于，所述步骤12还包括在所述指标关键词的相邻位置查找指标异常标志，来判断指标的状态。

7.如权利要求6所述的医院检查报告自动解读方法，其特征在于，所述步骤12还包括在所述指标关键词的相邻位置抓取指标对应的结果和范围,

判断指标是否异常。

8.如权利要求7所述的医院检查报告自动解读方法，其特征在于，所述步骤13还包括根据所述确认结果，识别出错误和/或漏掉信息,对指标信息进行删除、修改和增加中至少一种操作。

9.如权利要求8所述的医院检查报告自动解读方法，其特征在于，所述确认包括计算机确认和用户确认。

10.一种医院检查报告自动解读系统，包括用于对用户上传的医院检查报告单进行OCR识别的识别模块，其特征在于，还包括以下模块：

抓取模块：用于进行异常指标信息的抓取；

生成模块：用于生成电子检查报告信息；

推荐模块：用于结合专家知识库，自动生成推荐信息；

解读模块：根据所述推荐信息，生成所述医院检查报告单的解读文件；

专家知识库：用于存储指标信息、指标含义和健康指导信息中至少一种。