CN110993116A - 诊疗数据提取方法及装置、电子设备、存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种诊疗数据提取方法及装置、电子设备、存储介质，涉及计算机技术领域。该诊疗数据提取方法包括：获取目标对象的诊疗数据；提取所述诊疗数据中的多个目标关键事件；将多个所述目标关键事件进行融合处理以确定所述目标对象对应的目标数据；其中，所述目标数据包括按照时间顺序排列的多个目标关键事件。本发明实施例的技术方案可以将诊疗数据的关键事件按时间顺序整理成目标数据，以根据目标数据进行疾病研究以及筛选相关疾病的患病人群，提高疾病研究的效率，降低人工筛查相关疾病的患病人群的成本。

Description

诊疗数据提取方法及装置、电子设备、存储介质

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种诊疗数据提取方法及装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

随着互联网技术的发展，医疗领域的医疗数据越来越多，因此对于医疗数据的整理与存储显得越来越重要。

目前，相关技术方案中，要么将大量的医疗数据整理成以时间轴排列的电子病历进行查询筛选，要么直接通过人工的形式翻阅患者的就诊记录进行查询筛选。一方面，以时间轴排列的电子病历在进行筛选查询时，由于数据较多且由于电子病历中的不同医生对相同特征的书写习惯不同，导致检索时间较长，检索效率低，而且检索的结果准确率也较低；另一方面，虽然通过人工的形式进行检索得到的准确率高，但是会消耗大量的人力物力，成本高且效率较低。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种诊疗数据提取方法及装置、电子设备以及计算机可读存储介质，进而至少在一定程度上克服相关方案中对医疗数据进行检索时效率低、准确率低的问题。

本发明的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明的实践而习得。

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种诊疗数据提取方法，包括：获取目标对象的诊疗数据；提取所述诊疗数据中的多个目标关键事件；将多个所述目标关键事件进行融合处理以确定所述目标对象对应的目标数据；其中，所述目标数据包括按照时间顺序排列的多个目标关键事件。

在本发明的一些示例实施例中，基于前述方案，提取所述诊疗数据中的多个目标关键事件，包括：获取预定义的关键事件集合；根据所述关键事件集合从所述诊疗数据中提取所述目标对象对应的多个目标关键事件。

在本发明的一些示例实施例中，基于前述方案，根据所述关键事件集合从所述诊疗数据中提取所述目标对象对应的多个目标关键事件，包括：对所述诊疗数据进行筛选处理以过滤所述诊疗数据中的无效医疗数据；根据所述关键事件集合从过滤后的所述诊疗数据中提取所述目标对象对应的多个目标关键事件。

在本发明的一些示例实施例中，基于前述方案，提取所述诊疗数据中的多个目标关键事件，包括：将所述诊疗数据按照时间顺序进行排序；对排序后的每个所述诊疗数据进行关键事件提取以确定每个所述诊疗数据对应的第一关键事件；对排序后的所有所述诊疗数据进行关键事件提取以确定所有所述诊疗数据对应的第二关键事件；根据所述第一关键事件以及第二关键事件确定所述诊疗数据对应的多个目标关键事件。

在本发明的一些示例实施例中，基于前述方案，对排序后的每个所述诊疗数据进行关键事件提取以确定每个所述诊疗数据对应的第一关键事件，包括：确定每个所述诊疗数据对应的来源路径数据以及预设配词表；根据所述来源路径数据以及所述预设配词表对排序后的每个所述诊疗数据进行关键事件提取以确定每个所述诊疗数据对应的第一关键事件。

在本发明的一些示例实施例中，基于前述方案，对排序后的所有所述诊疗数据进行关键事件提取以确定所有所述诊疗数据对应的第二关键事件，包括：提取排序后的所有所述诊疗数据对应的首次诊疗关键事件；提取排序后的所有所述诊疗数据对应的后续诊疗关键事件；根据所述首次诊疗关键事件以及所述后续诊疗关键事件确定所有所述诊疗数据对应的第二关键事件。

在本发明的一些示例实施例中，基于前述方案，在将多个所述目标关键事件进行融合处理以确定所述目标对象对应的目标数据之前，所述方法还包括：确定所述多个所述目标关键事件对应的属性特征。

在本发明的一些示例实施例中，基于前述方案，将多个所述目标关键事件进行融合处理以确定所述目标对象对应的目标数据，包括：对多个所述目标关键事件对应的所述属性特征进行归一化处理；根据归一化后的所述属性特征对多个所述目标关键事件进行去重处理以过滤含义相同的所述目标关键事件。

在本发明的一些示例实施例中，基于前述方案，将多个所述目标关键事件进行融合处理以确定所述目标对象对应的目标数据，包括：确定所述属性特征的权重值；根据所述属性特征以及所述权重值确定多个所述目标关键事件的得分数据以根据所述得分数据对多个所述目标关键事件进行去重处理以过滤含义相同的所述目标关键事件。

根据本发明实施例的第二方面，提供了一种诊疗数据提取装置，包括：诊疗数据获取模块，用于获取目标对象的诊疗数据；关键事件提取模块，用于提取所述诊疗数据中的多个目标关键事件；目标数据确定模块，用于将多个所述目标关键事件进行融合处理以确定所述目标对象对应的目标数据；其中，所述目标数据包括按照时间顺序排列的多个目标关键事件。

在本发明的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述关键事件提取模块还包括：关键事件集合获取单元，用于获取预定义的关键事件集合；目标关键事件提取单元，用于根据所述关键事件集合从所述诊疗数据中提取所述目标对象对应的多个目标关键事件。

在本发明的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述目标关键事件提取单元还被配置为：对所述诊疗数据进行筛选处理以过滤所述诊疗数据中的无效医疗数据；根据所述关键事件集合从过滤后的所述诊疗数据中提取所述目标对象对应的多个目标关键事件。

在本发明的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述关键事件提取模块还包括：诊疗数据排序单元，用于将所述诊疗数据按照时间顺序进行排序；第一关键事件确定单元，用于对排序后的每个所述诊疗数据进行关键事件提取以确定每个所述诊疗数据对应的第一关键事件；第二关键事件确定单元，用于对排序后的所有所述诊疗数据进行关键事件提取以确定所有所述诊疗数据对应的第二关键事件；目标关键事件确定单元，用于根据所述第一关键事件以及第二关键事件确定所述诊疗数据对应的多个目标关键事件。

在本发明的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述第一关键事件确定单元还被配置为：确定每个所述诊疗数据对应的来源路径数据以及预设配词表；根据所述来源路径数据以及所述预设配词表对排序后的每个所述诊疗数据进行关键事件提取以确定每个所述诊疗数据对应的第一关键事件。

在本发明的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述第二关键事件确定单元还被配置为：提取排序后的所有所述诊疗数据对应的首次诊疗关键事件；提取排序后的所有所述诊疗数据对应的后续诊疗关键事件；根据所述首次诊疗关键事件以及所述后续诊疗关键事件确定所有所述诊疗数据对应的第二关键事件。

在本发明的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述目标数据构建装置还包括属性特征单元，所述属性特征单元被配置为：确定所述多个所述目标关键事件对应的属性特征。

在本发明的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述目标数据确定模块还包括第一去重单元，所述第一去重单元被配置为：对多个所述目标关键事件对应的所述属性特征进行归一化处理；根据归一化后的所述属性特征对多个所述目标关键事件进行去重处理以过滤含义相同的所述目标关键事件。

在本发明的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述目标数据确定模块还包括第二去重单元，所述第二去重单元被配置为：确定所述属性特征的权重值；根据所述属性特征以及所述权重值确定多个所述目标关键事件的得分数据以根据所述得分数据对多个所述目标关键事件进行去重处理以过滤含义相同的所述目标关键事件。

根据本发明实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现上述任意一项所述的诊疗数据提取方法。

根据本发明实施例的第四方面，提供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根据上述任意一项所述的诊疗数据提取方法。

本发明实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本发明的示例实施例中的诊疗数据提取方法，获取目标对象的诊疗数据；提取所述诊疗数据中的多个目标关键事件；将多个所述目标关键事件进行融合处理以确定所述目标对象对应的目标数据。一方面，提取诊疗数据中的目标关键事件，并融合生成对应的目标数据，能够在简化诊疗数据的同时保证诊疗数据的结构化表示，并且通过目标数据检索诊疗数据，能够提高检索的效率；另一方面，提取诊疗数据中目标关键事件并融合生成目标数据，能够将口语化的诊疗数据结构化并统一，提升检索诊疗数据的准确性，同时结构化的数据保证系统的工作效率，进一步提升医疗数据的检索效率。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：

图1示意性示出了根据本发明的一些实施例的诊疗数据提取方法的流程示意图；

图2示意性示出了根据本发明的一些实施例的确定目标关键事件的流程示意图；

图3示意性示出了根据本发明的一些实施例的确定第一关键事件的流程示意图；

图4示意性示出了根据本发明的一些实施例的关键事件的来源路径数据的示意图；

图5示意性示出了根据本发明的一些实施例的确定第二关键事件的流程示意图；

图6示意性示出了根据本发明的一些实施例的对关键事件进行去重处理的流程示意图；

图7示意性示出了根据本发明的一些实施例的关键事件对应的属性特征的示意图；

图8示意性示出了根据本发明的一些实施例的目标数据的结构示意图；

图9示意性示出了根据本发明的一些实施例的诊疗数据提取装置的示意图；

图10示意性示出了根据本发明的一些实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图；

图11示意性示出了根据本发明的一些实施例的计算机可读存储介质的示意图。

在附图中，相同或对应的标号表示相同或对应的部分。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本发明将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本发明的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本发明的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本发明的各方面。

此外，附图仅为示意性图解，并非一定是按比例绘制。附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

在本示例实施例中，首先提供了一种诊疗数据提取方法，该诊疗数据提取方法可以应用于终端设备，也可以应用于服务器，本示例实施例对此不做特殊限定，下面以服务器执行该方法为例进行说明。图1示意性示出了根据本发明的一些实施例的诊疗数据提取方法流程的示意图。参考图1所示，该诊疗数据提取方法可以包括以下步骤：

步骤S110，获取目标对象的诊疗数据；

步骤S120，提取所述诊疗数据中的多个目标关键事件；

步骤S130，将多个所述目标关键事件进行融合处理以确定所述目标对象对应的目标数据；其中，所述目标数据包括按照时间顺序排列的多个目标关键事件。

根据本示例实施例中的诊疗数据提取方法，一方面，提取诊疗数据中的目标关键事件，并融合生成对应的目标数据，能够在简化诊疗数据的同时保证诊疗数据的结构化表示，并且通过目标数据检索诊疗数据，能够提高检索的效率；另一方面，提取诊疗数据中目标关键事件并融合生成目标数据，能够将口语化的诊疗数据结构化并统一，提升检索诊疗数据的准确性，同时结构化的数据保证系统的工作效率，进一步提升医疗数据的检索效率。

下面，将对本示例实施例中的诊疗数据提取方法进行进一步的说明。

在步骤S110中，获取目标对象的诊疗数据。

在本发明的一个示例实施例中，目标对象可以是指进行治疗且记录有对应治疗方案的患病对象，例如目标对象可以是在医院进行治疗且极路由就诊记录数据或者病历记录数据的患者，也可以是临床指南或者相关医学书籍中记载的、包含诊治过程以及诊治方案的患者或者虚拟患者，当然，目标对象还可以是其他进行治疗且记录有对应治疗方案的患病对象，本示例实施例对此不做特殊限定。

诊疗数据可以是指目标对象治疗某个疾病时对应的诊治过程记录以及诊治方案，例如诊疗数据可以是目标对象诊治乳腺癌疾病对应的首次诊疗记录、局部治疗相关记录、药物治疗相关记录、药物不良反应记录以及分别对应的治疗方案，当然，诊疗数据还可以是目标对象的其他诊治记录及其对应的治疗方案，本示例实施例不以此为限。

具体的，服务器可以通过历史诊治数据库获取目标对象的诊疗数据，也可以通过在线获取用户通过输入设备输入的目标对象的诊疗数据，还可以是通过爬虫工具从指定网络获取临床指南或者相关医学书籍中目标对象的诊疗数据，本示例实施例对此不做特殊限定。

在步骤S120中，提取所述诊疗数据中的多个目标关键事件。

在本发明的一个示例实施例中，目标关键事件可以是指依据诊疗数据中目标对象不同的疾病而设定的、能够表征诊治记录或者诊治方案中该疾病对应的核心事件，例如，假设诊疗数据中目标对象的疾病可以是乳腺癌疾病，由于不同临床分期的乳腺癌疾病对应的治疗策略完全不一样，相同临床分期地乳腺癌疾病根据不同分子分型及病理诊断治疗选择也会不一样，例如针对HER2(人类表皮生长因子受体)阳性的乳腺癌患者，靶向药物曲妥珠单抗用药时机及其治疗疗效判断显得尤为关键，因此需要设定乳腺癌疾病的关键事件，方便完成科研研究，有助于回顾分析乳腺癌疾病患者不同治疗选择的生存分析，进一步优化乳腺癌疾病患者的治疗策略；具体的，结合乳腺癌疾病特点，诊疗数据中的目标关键事件可以是首次诊疗事件，也可以是局部治疗相关事件，当然，还可以是药物治疗相关事件、疗效评价事件、药物不良反应事件等，本示例实施例不以此为限。

具体的，获取预定义的关键事件集合；根据关键事件集合从诊疗数据中提取目标对象对应的多个目标关键事件。预定义的关键事件集合可以是指工作人员根据各种疾病在不同临床分期对应的特殊特点设定的、对应的疾病的关键事件的集合，即该预定义的关键事件集合中可以包括目标疾病对应的不同临床分期的关键事件，依据预先定义好的关键事件集合从诊疗数据中提取目标对象对应的多个目标关键事件。通过预定义关键事件集合，能够有效保证提取的多个目标关键事件的准确性，同时保证提取目标关键事件的提取效率。

优选的，预定义的关键事件集合可以周期性地进行更新，也可以是在新的关键事件出现时进行即时更新，具体可以是通过人工的形式或者通过爬虫工具或者人工智能进行更新，本示例实施例对此不做特殊限定。

进一步的，对诊疗数据进行筛选处理以过滤诊疗数据中的无效医疗数据；根据关键事件集合从过滤后的诊疗数据中提取目标对象对应的多个目标关键事件。无效医疗数据可以是指诊疗数据中对于目标对象的目标疾病的诊治无意义的诊疗数据，例如无效医疗数据可以是诊疗数据中治疗目标对象的非目标疾病对应的诊疗数据，也可以是指诊疗数据中治疗目标疾病对应的不完整的诊疗数据(例如由于特殊原因导致治疗到一半就结束治疗的诊疗数据)，当然还可以是诊疗数据中其他对于目标对象的目标疾病的诊治无意义的诊疗数据，本示例实施例对此不做特殊限定。通过过滤诊疗数据中的无效医疗数据，能够有效提升诊疗数据的准确性，进一步保证目标关键事件的提取准确度，减少不必要的计算，节省计算资源。

图2示意性示出了根据本发明的一些实施例的确定目标关键事件的流程示意图。

参考图2所示，步骤S210，将诊疗数据按照时间顺序进行排序。

在本发明的一个示例实施例中，时间顺序可以是指根据诊疗数据中的诊疗事件的开始以及结束时间进行排序后得到的顺序列表，然后根据时间顺序对目标对象的系列诊疗数据进行排序。

步骤S220，对排序后的每个诊疗数据进行关键事件提取以确定每个诊疗数据对应的第一关键事件。

在本发明的一个示例实施例中，第一关键事件可以是指对排序后的多个诊疗数据中的单个诊疗数据进行关键事件提取确定的事件，例如对于目标对象对应的单个诊疗数据可以是首次就诊数据，第一目标事件可以是首次就诊数据中的首次化疗事件，也可以是局部治疗事件，当然，还可以是首次就诊数据中的其他事件，本示例实施例对此不做特殊限定。

步骤S230，对排序后的所有诊疗数据进行关键事件提取以确定所有诊疗数据对应的第二关键事件。

在本发明的一个示例实施例中，第二关键事件可以是指将多个诊疗数据作为一个整体进行关键事件提取确定的事件，例如第二关键事件可以是目标对象对应系列的所有诊疗数据中的首次诊疗事件，也可以是所有诊疗数据中的药物不良反应事件，当然，第二关键事件还可以是对跨越多次就诊记录的诊疗数据进行联合判断确定的事件，例如对于复发后的首次化疗事件，首先确定首次复发的首次就诊，然后在此就诊后，在所有就诊的药物医嘱中抽取化疗药物，最后找到出现化疗药物的第一次就诊，则能确定复发后首次化疗事件，当然，此处仅是示意性举例说明，并不应对本示例实施例造成任何特殊限定。

步骤S240，根据所述第一关键事件以及第二关键事件确定所述诊疗数据对应的多个目标关键事件。

在本发明的一个示例实施例中，根据从排序后的单个诊疗数据中提取的第一关键事件，以及从排序后的多个诊疗数据中提取的第二关键事件按时间顺序共同构成目标对象的诊疗数据对应的目标关键事件。

通过分别从排序后的单个诊疗数据中提取的第一关键事件，以及从排序后的多个诊疗数据中提取的第二关键事件构建目标关键事件，能够避免由于筛选不够细致，或者由于存在需要对跨越多次就诊记录的诊疗数据进行联合判断确定的事件而导致的关键事件遗漏或者关键事件不准确的问题，提升目标关键事件的准确度。

图3示意性示出了根据本发明的一些实施例的确定第一关键事件的流程示意图。

参考图3所示，步骤S310，确定每个诊疗数据对应的来源路径数据以及预设配词表。

在本发明的一个示例实施例中，来源路径数据可以是指预先设定的关键事件在单个诊疗数据中的来源路径，例如对于诊疗数据可以是首次就诊记录，来源路径数据可以是门诊记录表，也可以是急诊记录表，当然，还可以是住院记录表、辅助检查记录等，本示例实施例对此不做特殊限定。具体的，可以根据不同关键事件对应的属性特征及临床习惯，为不同的关键事件添加相应的病历来源路径，从而保证对关键事件的快速提取，便于服务器进行实体识别，提升关键事件提取的效率。

预设配词表可以是指预先设定的用于提取诊疗数据中的关键事件的词语表，例如对于首次化疗事件，需要提取当次就诊的药物词表如可以包括长期医嘱和临时医嘱，再通过确定肿瘤药品表(化疗)，进而完成关键事件提取工作的一部分；根据国家药物ATC编码，将化疗药物分类后，扩展化疗药物除中英文通用名外的非标准词命名(如环磷酰胺-CTX-CTXZ-环磷氮芥-安道生-泰魁)，形成完整的肿瘤药品表(化疗)。再例如对于首次复发事件，在病历(诊疗数据)的书写中可能有多种表述方式，如复发转移、局部复发、区域复发，乳腺癌术后复发等。通过预设配词表提前配好有关复发的词表，在对病历进行检索时能够快速命中关键事件对应的信息。

步骤S320，根据来源路径数据以及预设配词表对排序后的每个诊疗数据进行关键事件提取以确定每个诊疗数据对应的第一关键事件。

在本发明的一个示例实施例中，根据预先确定的来源路径数据以及预设配词表对排序后的每个诊疗数据进行关键事件提取，确定每个诊疗数据对应的第一关键事件，能够有效保证提取的第一关键事件的准确度，同时通过来源路径数据以及预设配词表有助于服务器对关键事件相关的信息(实体识别)进行快速识别，提升关键事件提取的效率。

图4示意性示出了根据本发明的一些实施例的关键事件的来源路径数据的示意图。

参考图4所示，对于首次就诊关键事件401，设定该关键事件在单个诊疗数据中的来源路径可以是门诊记录表402、急诊记录表403、辅助检查记录404以及住院记录表405，根据不同关键事件的属性特征及临床习惯，为不同的关键事件添加相应的来源路径，从而保证对关键事件对应的信息进行快速提取，便于服务器进行实体识别，提升关键事件提取的效率。

图5示意性示出了根据本发明的一些实施例的确定第二关键事件的流程示意图。

参考图5所示，步骤S510，提取排序后的所有所述诊疗数据对应的首次诊疗关键事件。

在本发明的一个示例实施例中，首次就诊关键事件可以是指对于目标疾病的进行诊治的关键节点对应的关键事件，例如目标疾病可以是乳腺癌疾病，那么乳腺癌疾病对应的首次就诊关键事件可以包括首次诊疗事件、新辅助事件、手术事件、术后辅助事件及复发事件，这些关键事件是对乳腺癌疾病的其他关键事件判断的重要节点，例如对于首次诊疗事件，在筛选的乳腺癌疾病患者的所有诊疗数据中，确定诊断为乳腺癌/乳腺恶性肿瘤疾病等乳腺癌相似描述的第一次就诊为首次就诊关键事件。再例如首次新辅助治疗事件(新辅助治疗可以包含靶向治疗、内分泌治疗及化学治疗)，在首次就诊事件后，所有诊疗数据中的肿瘤药品表中提取靶向药物、化疗药物、内分泌药物，命中三者任一药物的第一次就诊为首次就诊关键事件。当然，此处仅是示意性举例说明，并不应对本示例实施例造成任何特殊限定。

步骤S520，提取排序后的所有所述诊疗数据对应的后续诊疗关键事件。

在本发明的一个示例实施例中，后续诊疗关键事件可以是指在确定的首次就诊关键事件后发生的关键事件，一部分的关键事件需要等待首次就诊关键事件(主要关键事件)判断后才能进一步判断。例如对于复发后首次化疗事件，首先确定能判出首次复发的首次就诊，在首次就诊后，对所有就诊的药物医嘱抽取化疗药物，然后找到出现化疗药物的第一次就诊(首次就诊关键事件)，则能确定复发后首次化疗事件。当然，此处仅是示意性举例说明，并不应对本示例实施例造成任何特殊限定。

步骤S530，根据所述首次诊疗关键事件以及所述后续诊疗关键事件确定所有所述诊疗数据对应的第二关键事件。

在本发明的一个示例实施例中，根据首次诊疗关键事件以及后续诊疗关键事件确定所有诊疗数据对应的第二关键事件，能够有效保证提取的第二关键事件的准确度，避免由于需要联合判断的关键事件的遗漏，提升关键事件提取的准确度以及保证关键事件的完整性。

在步骤S130中，将多个目标关键事件进行融合处理以确定目标对象对应的目标数据。

在本发明的一个示例实施例中，融合处理可以是指将多个目标关键事件按照特定顺序构建成目标数据的处理过程，例如融合处理可以包括但不限于通过时间顺序对多个目标关键事件进行排列，本示例实施例对此不做特殊限定。目标数据可以是指将多个目标关键事件进行融合处理生成的、目标对象的诊疗数据对应的结构化数据。

在将多个目标关键事件进行融合处理之前，首先确定多个目标关键事件对应的属性特征。属性特征可以是指目标关键事件对应的不同属性，例如属性特征可以是目标关键事件对应的时间属性，也可以是目标关键事件对应的复发类型，当然，属性特征还可以是目标关键事件对应的其他属性，本示例实施例对此不做特殊限定。

优选的，针对某些关键事件，例如复发、疗效评价等关键事件，病历的书写经常会涉及一些否定词描述，也需提前结合病历，完成相应预设配词表配置后再进行排除。例如对于首次复发，病历中可以书写成：复发待排、复发待除外、复发待排除、复发待查、复发、复发不除外等描述，命中的首次复发必须不包含否定词词表才能确定。当然，此处仅是示意性举例说明，并不应对本示例实施例造成任何特殊限定。

图6示意性示出了根据本发明的一些实施例的对关键事件进行去重处理的流程示意图。

参考图6所示，步骤S610，对多个目标关键事件对应的属性特征进行归一化处理。

在本发明的一个示例实施例中，归一化处理可以是指将目标关键事件对应的属性特征的不同表达进行统一，例如将关键事件不同属性归一处理，以使抽取的关键词和或模糊词相对应的数值取值范围大致相同。例如对于病历文本书写过程中时间数据的写法较多，如可以为 2018年3月22日、2018/03/22、2018-03-22以及20180322，归一化处理可以是将这些不同表达方式的时间数据进行格式统一。再例如，对于术后首次复发，复发的种类可以包含局部复发、区域复发、复发转移，局部复发可以是指早期乳腺癌乳房保留治疗后同侧乳腺内，或可手术乳腺癌乳房切除术后同侧胸壁再次出现肿瘤；区域复发可以是指患侧的淋巴引流区，包括腋窝、锁骨上/下及内乳淋巴结区域出现肿瘤。复发转移可以是指有远处转移的复发，当出现局部复发、区域复发、复发转移中的任何一复发类型，均可算复发，因此将这些不同复发类型的表达都归一化处理为复发。当然，此处仅是示意性举例说明，并不应对本示例实施例造成任何特殊限定。

步骤S620，根据归一化后的属性特征对多个目标关键事件进行去重处理以过滤含义相同的所述目标关键事件。

在本发明的一个示例实施例中，去重处理可以是指将多个目标关键事件中表达含义相同的关键事件进行过滤的处理过程，例如将关键事件的属性特征归一处理后再进行一一比对，如首先是时间属性是否完全一致，若出现相同关键时间出现时间丢失情况，再去比较其他属性特征，如术后首次复发，可以再比较复发类型属性。经过对关键事件的属性特征的比对，能够准确地筛选出重复的关键事件，避免对无意义数据的计算，浪费计算资源。

可选的，确定属性特征的权重值；根据属性特征以及权重值确定多个目标关键事件的得分数据以根据得分数据对多个目标关键事件进行去重处理以过滤含义相同的目标关键事件。权重值可以是指预先设定的属性特征的权重，例如时间属性的权重可以是0.3，复发类型的权重可以是0.7，当然，属性特征的权重值可以根据实际情况进行自定义设置，本示例实施例对此不做特殊限定。得分数据可以是指用于判断两个关键事件是否为相似关键事件的相似度数据，彼此得分数据越高的两个关键事件，则认为该两个关键事件为相似关键事件，仅保留其中一个即可。

图7示意性示出了根据本发明的一些实施例的关键事件对应的属性特征的示意图。

参考图7所示，由于不同的关键事件的属性特征不尽相同，为了尽可能获取更多的有用的临床信息，将信息价值最大化，需要尽可能提炼出更多的关键事件的相关属性特征。例如对于首次化疗关键事件701，确定其对应的属性特征可以包括时间属性702、药物分类属性703、药物名称属性704、治疗目的属性705，对于首次保乳手术关键事件706，确定其对应的属性特征可以包括手术时间属性707、治疗目的属性708、术后并发症属性709、术中放疗信息710，当然，此处仅是示意性举例说明，并不应对本示例实施例造成任何特殊限定。

图8示意性示出了根据本发明的一些实施例的目标数据的结构示意图。

参考图8所示，目标数据的结构化表示可以包括时间轴801，以及按照时间顺序排序的多个目标关键事件，例如按照时间先后顺序，目标数据中的目标关键事件可以包括“首次就诊”事件802、“首次新辅助治疗”事件803、“手术”事件804、“首次辅助治疗”事件805、“术后首次复发”事件806、“复发后首次治疗”事件807，通过将目标对象的诊疗数据构建为如图8所示的结构化的目标数据，一方面，能够在简化诊疗数据的同时保证诊疗数据的结构化表示，并且通过目标数据检索诊疗数据，能够提高检索的效率；另一方面，能够将口语化的诊疗数据结构化并统一，提升检索诊疗数据的准确性，同时结构化的数据保证系统的工作效率，进一步提升医疗数据的检索效率。

需要说明的是，尽管在附图中以特定顺序描述了本发明中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。

此外，在本示例实施例中，还提供了一种诊疗数据提取装置。参照图9所示，该诊疗数据提取装置900包括：诊疗数据获取模块910用于获取目标对象的诊疗数据；关键事件提取模块920用于提取所述诊疗数据中的多个目标关键事件；目标数据确定模块930用于将多个所述目标关键事件进行融合处理以确定所述目标对象对应的目标数据；其中，所述目标数据包括按照时间顺序排列的多个目标关键事件。

在本发明的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述关键事件提取模块920还包括：关键事件集合获取单元，用于获取预定义的关键事件集合；目标关键事件提取单元，用于根据所述关键事件集合从所述诊疗数据中提取所述目标对象对应的多个目标关键事件。

在本发明的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述目标关键事件提取单元还被配置为：对所述诊疗数据进行筛选处理以过滤所述诊疗数据中的无效医疗数据；根据所述关键事件集合从过滤后的所述诊疗数据中提取所述目标对象对应的多个目标关键事件。

在本发明的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述关键事件提取模块920还包括：诊疗数据排序单元，用于将所述诊疗数据按照时间顺序进行排序；第一关键事件确定单元，用于对排序后的每个所述诊疗数据进行关键事件提取以确定每个所述诊疗数据对应的第一关键事件；第二关键事件确定单元，用于对排序后的所有所述诊疗数据进行关键事件提取以确定所有所述诊疗数据对应的第二关键事件；目标关键事件确定单元，用于根据所述第一关键事件以及第二关键事件确定所述诊疗数据对应的多个目标关键事件。

在本发明的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述第一关键事件确定单元还被配置为：确定每个所述诊疗数据对应的来源路径数据以及预设配词表；根据所述来源路径数据以及所述预设配词表对排序后的每个所述诊疗数据进行关键事件提取以确定每个所述诊疗数据对应的第一关键事件。

在本发明的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述第二关键事件确定单元还被配置为：提取排序后的所有所述诊疗数据对应的首次诊疗关键事件；提取排序后的所有所述诊疗数据对应的后续诊疗关键事件；根据所述首次诊疗关键事件以及所述后续诊疗关键事件确定所有所述诊疗数据对应的第二关键事件。

在本发明的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述诊疗数据提取装置900还包括属性特征单元，所述属性特征单元被配置为：确定所述多个所述目标关键事件对应的属性特征。

在本发明的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述目标数据确定模块930还包括第一去重单元，所述第一去重单元被配置为：对多个所述目标关键事件对应的所述属性特征进行归一化处理；根据归一化后的所述属性特征对多个所述目标关键事件进行去重处理以过滤含义相同的所述目标关键事件。

在本发明的一种示例性实施例中，基于前述方案，所述目标数据确定模块930还包括第二去重单元，所述第二去重单元被配置为：确定所述属性特征的权重值；根据所述属性特征以及所述权重值确定多个所述目标关键事件的得分数据以根据所述得分数据对多个所述目标关键事件进行去重处理以过滤含义相同的所述目标关键事件。

上述中诊疗数据提取装置各模块的具体细节已经在对应的诊疗数据提取方法中进行了详细的描述，因此此处不再赘述。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了诊疗数据提取装置的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本发明的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

此外，在本公开的示例性实施例中，还提供了一种能够实现上述诊疗数据提取方法的电子设备。

所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施例、完全的软件实施例(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施例，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。

下面参照图10来描述根据本发明的这种实施例的电子设备1000。图10所示的电子设备1000仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图10所示，电子设备1000以通用计算设备的形式表现。电子设备1000的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元1010、上述至少一个存储单元1020、连接不同系统组件(包括存储单元1020和处理单元1010)的总线1030、显示单元1040。

其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元1010执行，使得所述处理单元1010执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施例的步骤。例如，所述处理单元1010可以执行如图1中所示的步骤S110，获取目标对象的诊疗数据；步骤S120，提取所述诊疗数据中的多个目标关键事件；步骤 S130，将多个所述目标关键事件进行融合处理以确定所述目标对象对应的目标数据；其中，所述目标数据包括按照时间顺序排列的多个目标关键事件。

存储单元1020可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)1021和/或高速缓存存储单元1022，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)1023。

存储单元1020还可以包括具有一组(至少一个)程序模块1025的程序/实用工具1024，这样的程序模块1025包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。

总线1030可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。

电子设备1000也可以与一个或多个外部设备1070(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备1000交互的设备通信，和/或与使得该电子设备1000能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等) 通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口1050进行。并且，电子设备1000还可以通过网络适配器1060与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器1060通过总线1030与电子设备1000的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备1000使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施例的方法。

在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施例中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施例的步骤。

参考图11所示，描述了根据本发明的实施例的用于实现上述诊疗数据提取方法的程序产品1100，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器 (CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器 (EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。

计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。

通过以上的实施例的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施例的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施例。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。

应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (10)

1.一种诊疗数据提取方法，其特征在于，包括：

获取目标对象的诊疗数据；

提取所述诊疗数据中的多个目标关键事件；

将多个所述目标关键事件进行融合处理以确定所述目标对象对应的目标数据；其中，所述目标数据包括按照时间顺序排列的多个目标关键事件。

2.根据权利要求1所述的诊疗数据提取方法，其特征在于，提取所述诊疗数据中的多个目标关键事件，包括：

获取预定义的关键事件集合；

根据所述关键事件集合从所述诊疗数据中提取所述目标对象对应的多个目标关键事件；

其中，根据所述关键事件集合从所述诊疗数据中提取所述目标对象对应的多个目标关键事件，包括：

对所述诊疗数据进行筛选处理以过滤所述诊疗数据中的无效医疗数据；

根据所述关键事件集合从过滤后的所述诊疗数据中提取所述目标对象对应的多个目标关键事件。

3.根据权利要求1或2所述的诊疗数据提取方法，其特征在于，提取所述诊疗数据中的多个目标关键事件，包括：

将所述诊疗数据按照时间顺序进行排序；

对排序后的每个所述诊疗数据进行关键事件提取以确定每个所述诊疗数据对应的第一关键事件；

对排序后的所有所述诊疗数据进行关键事件提取以确定所有所述诊疗数据对应的第二关键事件；

根据所述第一关键事件以及第二关键事件确定所述诊疗数据对应的多个目标关键事件。

4.根据权利要求3所述的诊疗数据提取方法，其特征在于，对排序后的每个所述诊疗数据进行关键事件提取以确定每个所述诊疗数据对应的第一关键事件，包括：

确定每个所述诊疗数据对应的来源路径数据以及预设配词表；

根据所述来源路径数据以及所述预设配词表对排序后的每个所述诊疗数据进行关键事件提取以确定每个所述诊疗数据对应的第一关键事件。

5.根据权利要求3所述的诊疗数据提取方法，其特征在于，对排序后的所有所述诊疗数据进行关键事件提取以确定所有所述诊疗数据对应的第二关键事件，包括：

提取排序后的所有所述诊疗数据对应的首次诊疗关键事件；

提取排序后的所有所述诊疗数据对应的后续诊疗关键事件；

根据所述首次诊疗关键事件以及所述后续诊疗关键事件确定所有所述诊疗数据对应的第二关键事件。

6.根据权利要求1所述的诊疗数据提取方法，其特征在于，在将多个所述目标关键事件进行融合处理以确定所述目标对象对应的目标数据之前，所述方法还包括：

确定所述多个所述目标关键事件对应的属性特征；

其中，将多个所述目标关键事件进行融合处理以确定所述目标对象对应的目标数据，包括：

对多个所述目标关键事件对应的所述属性特征进行归一化处理；

根据归一化后的所述属性特征对多个所述目标关键事件进行去重处理以过滤含义相同的所述目标关键事件。

7.根据权利要求6所述的诊疗数据提取方法，其特征在于，将多个所述目标关键事件进行融合处理以确定所述目标对象对应的目标数据，包括：

确定所述属性特征的权重值；

根据所述属性特征以及所述权重值确定多个所述目标关键事件的得分数据以根据所述得分数据对多个所述目标关键事件进行去重处理以过滤含义相同的所述目标关键事件。

8.一种诊疗数据提取装置，其特征在于，包括：

诊疗数据获取模块，用于获取目标对象的诊疗数据；

关键事件提取模块，用于提取所述诊疗数据中的多个目标关键事件；

目标数据确定模块，用于将多个所述目标关键事件进行融合处理以确定所述目标对象对应的目标数据；其中，所述目标数据包括按照时间顺序排列的多个目标关键事件。

9.一种电子设备，包括：

处理器；以及

存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的诊疗数据提取方法。

10.一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如权利要求1至7中任一项所述的诊疗数据提取方法。

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