CN109783785A - 生成实验检测报告的方法、装置和计算机设备 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种生成实验检测报告的方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取原始实验数据，根据原始实验数据对应的实验项目，确定数据分析算法，根据数据分析算法，将原始实验数据转化为实验项目对应的标准实验数据，根据标准实验数据，生成实验项目对应的实验检测报告模板，将标准实验数据填充至实验检测报告模板，生成实验检测报告。采用本方法能够提高撰写实验检测报告的效率。

Description

生成实验检测报告的方法、装置和计算机设备

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种生成实验检测报告的方法、装置和计算机设备。

背景技术

随着人工智能技术的发展，在各个领域均有人工智能的身影。在检测领域，由于检测单位出具的实验报告具有法律作用，实验检测报告又涉及各种大量实验数据的汇总分析计算，实验数据结果的正确性需经过多人多次审核，甚至连标点符号，数据小数位数规则都有严格的规定不能有丝毫差错。

然而，传统技术中，由于人工智能算法运用在检测领域的可靠性低，无法应用到实际工作中。因此，只能由检测服务的机构相关实验分析人员进行人工撰写，在工作期间，需花费近一半的工作时间在撰写实验检测报告上面，工作效率低下。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够解决人工撰写实验检测报告效率低下问题的生成实验检测报告的方法、装置和计算机设备。

一种生成实验检测报告的方法，所述方法包括：

获取原始实验数据；

根据所述原始实验数据对应的实验项目，确定数据分析算法；

根据所述数据分析算法，将所述原始实验数据转化为所述实验项目对应的标准实验数据；

根据所述标准实验数据，生成所述实验项目对应的实验检测报告模板；

将所述标准实验数据填充至所述实验检测报告模板，生成实验检测报告。

在其中一个实施例中，还包括：根据所述标准实验数据中各个实验数据，在预先建立的语句体系中匹配得到多条实验报告语句；根据所述实验报告语句以及所述实验项目对应的标准格式，生成实验检测报告模板。

在其中一个实施例中，还包括：根据历史实验检测报告，建立用于机器学习的样本集；根据预先设置的语言处理算法以及所述样本集进行机器学习，得到各个实验数据对应的实验报告语句；根据所述实验报告语句，建立所述语句体系。

在其中一个实施例中，还包括：对历史实验检测报告进行分类，得到对应于各个所述实验项目的历史实验检测报告；提取各个所述实验项目的历史实验检测报告的格式信息；利用所述格式信息进行机器学习，得到各个所述实验项目对应的标准格式。

在其中一个实施例中，还包括：获取所述实验项目对应的标准实验检测报告；提取所述标准实验检测报告的标准格式信息；将所述标准格式信息与所述格式信息进行比对，得到格式差异信息；根据所述差异信息，对所述实验项目对应的标准格式进行更新。

在其中一个实施例中，还包括：将所述标准实验数据填充至所述实验检测报告模板中对应的占位符中，生成实验检测报告；其中，一项所述标准实验数据对应一个所述占位符。

在其中一个实施例中，还包括：利用所述标准实验数据对所述实验检测报告中的数据进行校验；当校验通过时，将所述实验检测报告发送给用户终端。

一种生成实验检测报告的装置，所述装置包括：

原始数据获取模块，用于获取原始实验数据；

算法选择模块，用于根据所述原始实验数据对应的实验项目，确定数据分析算法；

标准数据转化模块，用于根据所述数据分析算法，将所述原始实验数据转化为所述实验项目对应的标准实验数据；

模板生成模块，用于根据所述标准实验数据，生成所述实验项目对应的实验检测报告模板；

报告生成模块，用于将所述标准实验数据填充至所述实验检测报告模板，生成实验检测报告。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

获取原始实验数据；

根据所述原始实验数据对应的实验项目，确定数据分析算法；

根据所述数据分析算法，将所述原始实验数据转化为所述实验项目对应的标准实验数据；

根据所述标准实验数据，生成所述实验项目对应的实验检测报告模板；

将所述标准实验数据填充至所述实验检测报告模板，生成实验检测报告。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取原始实验数据；

根据所述原始实验数据对应的实验项目，确定数据分析算法；

根据所述数据分析算法，将所述原始实验数据转化为所述实验项目对应的标准实验数据；

根据所述标准实验数据，生成所述实验项目对应的实验检测报告模板；

将所述标准实验数据填充至所述实验检测报告模板，生成实验检测报告。

上述生成实验检测报告的方法、装置和计算机设备，获取原始实验数据，由于不同实验项目对实验数据需求不同，因此，根据实验项目，匹配到对应的数据分析算法，根据数据分析算法，对原始实验数据进行转化计算，得到生成实验检测报告所用到的标准实验数据，然后根据标准实验数据，生成实验项目对应的实验检测报告模板，由于实验检测报告模板是根据标准实验数据生成，因此在将标准实验数据填充至实验检测报告模板，生成实验检测报告时，提高了生成实验检测报告的准确性。整个过程无需人为参与，在接收到原始实验数据之后，就可以生成实验项目对应的实验检测报告。本发明实施例，提高撰写实验检测报告的效率。

附图说明

图1为一个实施例中生成实验检测报告的方法的应用场景图；

图2为一个实施例中生成实验检测报告的方法的流程示意图；

图3为一个实施例中生成实验检测报告模板步骤的流程示意图；

图4为一个实施例中建立语句体系方式的流程示意图；

图5为一个实施例中生成实验项目对应的标准格式方式的流程示意图；

图6为一个实施例中生成实验检测报告的装置的结构框图；

图7为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的生成实验检测报告的方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104通过网络进行通信。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。

其中，终端102可以是检测终端，检测终端可以采集实验过程中的实验数据，从而终端102可以采集实验过程中的原始实验数据。终端102可以通过局域网、城域网、广域网、无线网络等网络连接方式与服务器104连接，终端102通过网络将原始实验数据发送给服务器104。当终端102为服务器104配套的设备时，终端102还可以通过接口与服务器104连接，并且通过接口传输协议将原始实验数据发送给服务器104。

具体的，服务器104在接收到原始实验数据后，可以确定原始实验数据对应的实验项目，从而根据实验项目确定数据分析算法，数据分析算法可以将原始实验数据转化为实验项目所需的标准实验数据，从而可以根据标准实验数据，生成实验项目对应的实验检测报告模板，最后，将标准实验数据填充至实验检测报告模板，即可以生成实验检测报告。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种生成实验检测报告的方法，以该方法应用于图1中的服务器为例进行说明，包括以下步骤：

步骤202，获取原始实验数据。

原始实验数据指的是，在实验过程中，可以直接通过仪器设备进行测量的值，在实验过程中，仪器设备记录实验过程中产生的数据，并将上述数据发送给服务器，服务器将这部分数据保存为原始实验数据。

步骤204，根据原始实验数据对应的实验项目，确定数据分析算法。

实验项目可以是质谱检测、稳定性检测等，实验项目中包含需要检测的参数，原始实验数据中没有包含这部分参数，因此，可以根据实验项目中所需检测的参数，确定数据分析算法。

一个实验项目对应多个数据分析算法，例如，原始实验数据中包括：峰面积和峰高，那么可以通过回归计算算法，最后得到浓度。

步骤206，根据数据分析算法，将原始实验数据转化为实验项目对应的标准实验数据。

标准实验数据包含实验项目所需检测的所有参数，标准实验数据中包含根据数据分析算法计算得到的参数，也可能包括原始实验数据中的参数。

通过数据分析算法，从而原始实验数据中选择数据分析算法的输入，从而计算得到实验项目所需的参数，当数据分析算法执行完毕之后，即得到标准实验数据。

值得说明的是，服务器通过识别实验项目，从而确定实验项目所需的参数类别，从而确定标准实验数据的组成。

步骤208，根据标准实验数据，生成实验项目对应的实验检测报告模板。

实验检测报告模板是生成实验检测报告的固定格式，由于不同实验项目，对应的标准实验数据不同，即使相同的实验项目，对应的标准实验数据也不尽相同，因此，需要根据标准实验数据，生成实验检测报告模板。

标准实验数据中包括多个参数，对于一个领域，在一定的数据量的支撑下，根据多个参数以及对应的实验项目，可以匹配得到对应的实验检测报告模板。

步骤210，将标准实验数据填充至实验检测报告模板，生成实验检测报告。

按照一定次序或者一定的规则，将标准实验数据中的参数填充至实验检测报告模板中，从而生成实验检测报告。

上述生成实验检测报告的方法中，通过获取原始实验数据，由于不同实验项目对实验数据需求不同，因此，根据实验项目，匹配到对应的数据分析算法，根据数据分析算法，对原始实验数据进行转化计算，得到生成实验检测报告所用到的标准实验数据，然后根据标准实验数据，生成实验项目对应的实验检测报告模板，由于实验检测报告模板是根据标准实验数据生成，因此在将标准实验数据填充至实验检测报告模板，生成实验检测报告时，提高了生成实验检测报告的准确性。整个过程无需人为参与，在接收到原始实验数据之后，就可以生成实验项目对应的实验检测报告。本发明实施例，提高撰写实验检测报告的效率。

在其中一个实施例中，如图3所示，提供一种生成实验检测报告模板步骤的示意性流程图，具体步骤如下：

步骤302，根据标准实验数据中各个实验数据，在预先建立的语句体系中匹配得到多条实验报告语句。

本步骤中，一个实验数据至少匹配到一条实验报告语句，实验报告语句可以是对实验数据进行描述的语句。

步骤304，根据实验报告语句以及实验项目对应的标准格式，生成实验检测报告模板。

标准格式指的是实验检测报告模板的架构信息，即根据标准格式，可以知道每条实验报告语句在实验检测报告中的位置，从而在得到实验报告语句时，可以生成实验检测报告模板。

本实施例中，通过预先建立语句体系，从而可以通过实验数据检索的方式，从语句体系中检索到实验数据对应的实验报告语句，因此，本方案可以自动实现对实验数据的描述，无需人为设计描述语句，从而提高实验检测报告撰写的速度。

对于步骤302，在一实施例中，如图4所示，提供一种建立语句体系方式的示意性流程图，具体步骤如下：

步骤402，根据历史实验检测报告，建立用于机器学习的样本集。

历史实验检测报告指的是已发布的实验检测报告，其正确性已被确认，因此可以获取到大量的历史实验检测报告。

样本集包含：训练集、测试集和验证集。训练集、测试集和验证集中均包含一定数量的历史实验检测报告。

步骤404，根据预先设置的语言处理算法以及样本集进行机器学习，得到各个实验数据对应的实验报告语句。

语言处理算法是常用机器学习算法中的一种，例如NLP(natural languageprocessing，自然语言处理)算法。

通过样本集中的训练集，可以进行机器学习，从而提取得到实验数据对应的实验报告语句。

步骤406，根据实验报告语句，建立所述语句体系。

本实施例中，利用大量的历史实验检测报告，采用机器学习的方式，可以明显提升提取实验报告语句的准确性。

对于步骤402，在一实施例中，在建立样本集时，还需要利用标签对样本集中的历史实验检测报告中的实验数据进行标记，从而一篇历史实验检测报告中包含多个标签，不同实验数据对应不同的标签，不同指的是类型上的差异，例如浓度2％和浓度3％的标签相同。本实施例的标记，有益于后续进行学习。

对于步骤404，在一实施例中，通过NLP算法对样本进行分句处理，得到每个标签对应的分句，然后通过机器学习，总结得到每个标签对应的语句，由于标签对应的是实验数据，因此，可以将标签对应的语句作为实验报告语句。

具体的，在进行机器学习时，具体可以是对每个包含标签的分句进行分词处理，得到分句对应的多个分词，然后利用根据同一标签对应的分词，然后对各个分词进行词频统计，从而根据词频高的逻辑，从而分词中选择多个组成标签对应的语句，从而得到实验数据对应的实验报告语句。另外，分词之后还需要去除分词中的停顿词等。

在又一实施例中，还可以通过在机器学习模型中加入多个全连接层，从而对样本进行深度学习，从而得到更加准确的结果。

对于步骤304，在一实施例中，如图5所示，提供一种生成实验项目对应的标准格式方式的示意性流程图，具体步骤如下：

步骤502，对历史实验检测报告进行分类，得到对应于各个实验项目的历史实验检测报告。

可以通过历史实验检测报告对应的实验项目，对历史实验检测报告进行分类，从而将历史实验检测报告归类到对应的实验项目中。

具体的，在进行机器学习时，对不同实验项目，分别进行不同的机器学习，从而得到各个实验项目对应的标准结构。

步骤504，提取各个实验项目的历史实验检测报告的格式信息。

格式信息是实验检测报告中各个实验数据出现的序列、分段信息、承接句式、转折句式等等，通过机器学习，可以对不同历史实验检测报告中的格式信息进行总结，从而得到标准格式。

步骤506，利用格式信息进行机器学习，得到各个实验项目对应的标准格式。

本实施例中，还可以提取实验报告数据中的格式信息，通过对格式信息进行机器学习，从而确定各个实验项目对应的标准格式。通过建立标准格式，在撰写同一实验项目的实验数据报告时，可以按照标准格式进行实验检测报告模板的布局，从而可以自动的生成实验检测报告模板，而无需人为设置。

在一实施例中，由于机器学习存在一定的滞后性，因此，还可以获取实验项目对应的标准实验检测报告，提取标准实验检测报告的标准格式信息，将标准格式信息与格式信息进行比对，得到格式差异信息，根据差异信息，对实验项目对应的标准格式进行更新。从而在格式产生更新时，能够即时更新标准格式，以输出最新格式的实验检测报告。

在一实施例中，实验检测报告模板可以是Word格式，因此在生成实验检测报告模板时，预先定义空白Word文档的路径，然后再通过路径调用空白Word文档，通过标准格式的逻辑，将实验报告语句填充至空白Word文档中，从而生成实验检测报告模板。

在另一实施例中，在建立语句体系时，语句体系中每个实验报告语句均采用文字+占位符的形式，例如“浓度为**”，其中“**”指的是占位符，占位符中可以进行内容填充，例如对应的实验数据为3％，则填充时，得到的语句为“浓度为3％”。

具体的，还可以设置占位符的格式，例如字数限制，即设置占位符填充的字符少于限定值，还可以设置占位符中未填充内容时，则反向查询占位符对应的实验数据，直至完成填充实验数据为止。本实施例中，通过占位符的设置，可以确保实验数据准确的填充至实验检测报告模板中。

在一实施例中，在生成实验检测报告后，还可以利用标准实验数据对实验检测报告中的数据进行校验，数据指的是实验检测报告中出现的数据，校验通过，则将实验检测报告发送给用户终端。其中，校验通过指的是实验试验检测报告中的数据与标准实验数据完全匹配。用户终端可以是用户所持手机、电脑等，用户终端中可以打开查看实验检测报告。

以下通过一个具体实施例对本发明的上述实施例进行进一步说明。

训练阶段：

步骤1，服务器中深度学习所需的参数、算法。服务器采集大量的历史实验检测报告，并且根据历史实验检测报告建立训练集、测试集以及验证集。

步骤2，通过算法中的语言处理算法对历史实验检测报告进行处理，并且将处理结果进行深度学习，从而建立语句体系和各个实验项目对应的标准格式。

步骤3，服务器将语句体系以及标准格式存储在数据库中。

撰写阶段：

步骤10，服务器中配置原始实验数据对应的数据库，该数据库接收并存储原始实验数据。

步骤20，服务器中配置各个实验项目对应的数据分析算法。

步骤30，服务器从数据库中调取原始实验数据，并且确认原始实验数据对应的实验项目。

步骤40，服务器根据实验项目选择对应的数据分析算法，并且根据数据分析算法，将原始实验数据转化为标准实验数据。

步骤50，服务器识别标准实验数据中的实验数据，从而从语句体系中选择多个实验报告语句来描述实验数据，从而根据实验报告语句生成实验检测报告模板。

步骤60，服务器按照一定的规则，将标准实验数据填充至实验检测报告模板，即完成了实验检测报告撰写。

输出阶段：

步骤100，服务器调取实验检测报告对应的标准实验数据。

步骤200，服务器将标准试验数据与实验检测报告中出现的数据进行匹配，若完全匹配，则证明校验通过。

步骤300，若校验通过，则输出实验检测报告至用户终端。

上述实施例中，通过深度学习，对历史实验检测报告模板进行学习，从而总结得到语句体系，以及各个实验项目的标准格式。从而为机器撰写实验检测报告奠定基础，另外，为了适应标准实验数据的变化，采用语句体系和标准格式的方式生成实验检测报告模板，从而可以实现机器撰写实验检测报告，提高撰写实验检测报告的效率。

应该理解的是，虽然图2-5的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-5中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，如图6所示，提供了一种生成实验检测报告的装置，包括：原始数据获取模块602、算法选择模块604、标准数据转化模块606、模板生成模块608和报告生成模块610，其中：

原始数据获取模块602，用于获取原始实验数据；

算法选择模块604，用于根据所述原始实验数据对应的实验项目，确定数据分析算法；

标准数据转化模块606，用于根据所述数据分析算法，将所述原始实验数据转化为所述实验项目对应的标准实验数据；

模板生成模块608，用于根据所述标准实验数据，生成所述实验项目对应的实验检测报告模板；

报告生成模块610，用于将所述标准实验数据填充至所述实验检测报告模板，生成实验检测报告。

在其中一个实施例中，模板生成模块608还用于根据所述标准实验数据中各个实验数据，在预先建立的语句体系中匹配得到多条实验报告语句；根据所述实验报告语句以及所述实验项目对应的标准格式，生成实验检测报告模板。

在其中一个实施例中，还包括语句体系建立模块，用于根据历史实验检测报告，建立用于机器学习的样本集；根据预先设置的语言处理算法以及所述样本集进行机器学习，得到各个实验数据对应的实验报告语句；根据所述实验报告语句，建立所述语句体系。

在其中一个实施例中，还包括：标准格式生成模块，用于对历史实验检测报告进行分类，得到对应于各个所述实验项目的历史实验检测报告；提取各个所述实验项目的历史实验检测报告的格式信息；利用所述格式信息进行机器学习，得到各个所述实验项目对应的标准格式。

在其中一个实施例中，还包括：更新模块，用于获取所述实验项目对应的标准实验检测报告；提取所述标准实验检测报告的标准格式信息；将所述标准格式信息与所述格式信息进行比对，得到格式差异信息；根据所述差异信息，对所述实验项目对应的标准格式进行更新。

在其中一个实施例中，报告生成模块610还用于将所述标准实验数据填充至所述实验检测报告模板中对应的占位符中，生成实验检测报告；其中，一项所述标准实验数据对应一个所述占位符。

在其中一个实施例中，还包括：推送木块，用于利用所述标准实验数据对所述实验检测报告中的数据进行校验；当校验通过时，将所述实验检测报告发送给用户终端。

关于生成实验检测报告的装置的具体限定可以参见上文中对于生成实验检测报告的方法的限定，在此不再赘述。上述生成实验检测报告的装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储原始实验数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种生成实验检测报告的方法。

本领域技术人员可以理解，图7中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，该存储器存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取原始实验数据；

根据所述原始实验数据对应的实验项目，确定数据分析算法；

根据所述数据分析算法，将所述原始实验数据转化为所述实验项目对应的标准实验数据；

根据所述标准实验数据，生成所述实验项目对应的实验检测报告模板；

将所述标准实验数据填充至所述实验检测报告模板，生成实验检测报告。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据所述标准实验数据中各个实验数据，在预先建立的语句体系中匹配得到多条实验报告语句；根据所述实验报告语句以及所述实验项目对应的标准格式，生成实验检测报告模板。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据历史实验检测报告，建立用于机器学习的样本集；根据预先设置的语言处理算法以及所述样本集进行机器学习，得到各个实验数据对应的实验报告语句；根据所述实验报告语句，建立所述语句体系。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：对历史实验检测报告进行分类，得到对应于各个所述实验项目的历史实验检测报告；提取各个所述实验项目的历史实验检测报告的格式信息；利用所述格式信息进行机器学习，得到各个所述实验项目对应的标准格式。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：获取所述实验项目对应的标准实验检测报告；提取所述标准实验检测报告的标准格式信息；将所述标准格式信息与所述格式信息进行比对，得到格式差异信息；根据所述差异信息，对所述实验项目对应的标准格式进行更新。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：将所述标准实验数据填充至所述实验检测报告模板中对应的占位符中，生成实验检测报告；其中，一项所述标准实验数据对应一个所述占位符。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：利用所述标准实验数据对所述实验检测报告中的数据进行校验；当校验通过时，将所述实验检测报告发送给用户终端。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取原始实验数据；

根据所述原始实验数据对应的实验项目，确定数据分析算法；

根据所述数据分析算法，将所述原始实验数据转化为所述实验项目对应的标准实验数据；

根据所述标准实验数据，生成所述实验项目对应的实验检测报告模板；

将所述标准实验数据填充至所述实验检测报告模板，生成实验检测报告。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据所述标准实验数据中各个实验数据，在预先建立的语句体系中匹配得到多条实验报告语句；根据所述实验报告语句以及所述实验项目对应的标准格式，生成实验检测报告模板。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据历史实验检测报告，建立用于机器学习的样本集；根据预先设置的语言处理算法以及所述样本集进行机器学习，得到各个实验数据对应的实验报告语句；根据所述实验报告语句，建立所述语句体系。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：对历史实验检测报告进行分类，得到对应于各个所述实验项目的历史实验检测报告；提取各个所述实验项目的历史实验检测报告的格式信息；利用所述格式信息进行机器学习，得到各个所述实验项目对应的标准格式。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：获取所述实验项目对应的标准实验检测报告；提取所述标准实验检测报告的标准格式信息；将所述标准格式信息与所述格式信息进行比对，得到格式差异信息；根据所述差异信息，对所述实验项目对应的标准格式进行更新。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：将所述标准实验数据填充至所述实验检测报告模板中对应的占位符中，生成实验检测报告；其中，一项所述标准实验数据对应一个所述占位符。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：利用所述标准实验数据对所述实验检测报告中的数据进行校验；当校验通过时，将所述实验检测报告发送给用户终端。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种生成实验检测报告的方法，所述方法包括：

获取原始实验数据；

根据所述原始实验数据对应的实验项目，确定数据分析算法；

根据所述数据分析算法，将所述原始实验数据转化为所述实验项目对应的标准实验数据；

根据所述标准实验数据，生成所述实验项目对应的实验检测报告模板；

将所述标准实验数据填充至所述实验检测报告模板，生成实验检测报告。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述标准实验数据，生成所述实验项目对应的实验检测报告模板，包括：

根据所述标准实验数据中各个实验数据，在预先建立的语句体系中匹配得到多条实验报告语句；

根据所述实验报告语句以及所述实验项目对应的标准格式，生成实验检测报告模板。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，建立语句体系的方式，包括：

根据历史实验检测报告，建立用于机器学习的样本集；

根据预先设置的语言处理算法以及所述样本集进行机器学习，得到各个实验数据对应的实验报告语句；

根据所述实验报告语句，建立所述语句体系。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，生成所述实验项目对应的标准格式的方式，包括：

对历史实验检测报告进行分类，得到对应于各个所述实验项目的历史实验检测报告；

提取各个所述实验项目的历史实验检测报告的格式信息；

利用所述格式信息进行机器学习，得到各个所述实验项目对应的标准格式。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取所述实验项目对应的标准实验检测报告；

提取所述标准实验检测报告的标准格式信息；

将所述标准格式信息与所述格式信息进行比对，得到格式差异信息；

根据所述差异信息，对所述实验项目对应的标准格式进行更新。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，将所述标准实验数据填充至所述实验检测报告模板，生成实验检测报告，包括：

将所述标准实验数据填充至所述实验检测报告模板中对应的占位符中，生成实验检测报告；其中，一项所述标准实验数据对应一个所述占位符。

7.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

利用所述标准实验数据对所述实验检测报告中的数据进行校验；

当校验通过时，将所述实验检测报告发送给用户终端。

8.一种生成实验检测报告的装置，其特征在于，所述装置包括：

原始数据获取模块，用于获取原始实验数据；

算法选择模块，用于根据所述原始实验数据对应的实验项目，确定数据分析算法；

标准数据转化模块，用于根据所述数据分析算法，将所述原始实验数据转化为所述实验项目对应的标准实验数据；

模板生成模块，用于根据所述标准实验数据，生成所述实验项目对应的实验检测报告模板；

报告生成模块，用于将所述标准实验数据填充至所述实验检测报告模板，生成实验检测报告。

9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。