CN114613461A - 一种门诊病历智能录入方法及系统 - Google Patents

Abstract

一种门诊病历智能录入方法和系统，构建患者信息库，患者信息库包括患者病案号和患者人脸数据；对进入门诊室的患者进行人脸识别，通过人脸识别匹配患者人脸数据和患者病案号；按照预设时间从医院信息系统进行门急诊、住院和出院病历文书同步，抽取患者身份和就诊数据并存储到搜索引擎；以患者病案号为索引在搜索引擎中检索患者身份和历史就诊数据，将检索出的患者身份和历史就诊数据带入门诊病历；通过语音识别将医生和患者的语音谈话识别转换为就诊谈话文本，在就诊谈话文本中进行患者当前就诊信息的抽取，将抽取的患者当前就诊信息带入门诊病历。本发明确保病历数据的正确系和准确性；极大的优化了病历录入响应速度，提高了医生体验感。

Description

一种门诊病历智能录入方法及系统

技术领域

本发明属于智慧医疗技术领域，具体涉及一种门诊病历智能录入方法及系统。

背景技术

人脸识别是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，通过摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别，也叫做人像识别、面部识别。

语音识别是以语音为研究对象，通过语音信号处理和模式识别让机器自动识别和理解人类口述的语言。语音识别能够让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令。

相关统计发现，使用电子病历信息系统看诊，使医生平均每天多花上48分钟。对于门诊医生来说，这个时间远远不够，测试表明，一个急诊科医生值班期间要完成全部的电子病历，要点击鼠标4000次，问诊3至4分钟，还需要花10分钟去写电子病历，门诊医生需要耗费大量时间和精力去手工录入病历信息。如何快速准确的完成门诊病历的填写，优化病历录入响应速度是一个亟待解决的技术问题。

发明内容

为此，本发明提供一种门诊病历智能录入方法及系统，实现门诊病历的快速化、智能化和自动化生成，解决门诊病历填写效率低、准确性差的问题。

为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种门诊病历智能录入方法，包括以下步骤：

构建患者信息库，所述患者信息库包括患者病案号和患者人脸数据；

对进入门诊室的患者进行人脸识别，通过人脸识别匹配患者人脸数据和患者病案号；

按照预设时间从医院信息系统进行门急诊、住院和出院病历文书同步，抽取患者身份和就诊数据并存储到搜索引擎；

以患者病案号为索引在搜索引擎中检索患者身份和历史就诊数据，将检索出的患者身份和历史就诊数据带入门诊病历；

通过语音识别将医生和患者的语音谈话识别转换为就诊谈话文本，在就诊谈话文本中进行患者当前就诊信息的抽取，将抽取的患者当前就诊信息带入门诊病历。

作为门诊病历智能录入方法的优选方案，所述患者信息库存储有历史就诊患者的患者人脸数据，当患者再次就诊时扫描人脸特征值，将扫描的人脸特征值与所述患者信息库的患者人脸数据进行匹配，若匹配成功则返回患者病案号；

若匹配成功还返回患者姓名、年龄、身份证号、性别和就诊时间。

作为门诊病历智能录入方法的优选方案，每天定时从医院信息系统进行门急诊、住院和出院病历文书同步；以患者挂号时间倒序排序病历文书，从病历文书中抽取出最新的每个患者的患者身份和历史就诊数据；将抽取出的患者身份和历史就诊数据存储到elastic search搜索引擎。

作为门诊病历智能录入方法的优选方案，如果医院信息系统推送的信息存在更新或新增患者信息，更新elastic search索引记录。

作为门诊病历智能录入方法的优选方案，通过门诊医疗模板动态的抽取就诊谈话文本中有关患者主诉信息、药物过敏史信息、既往病史信息、家族史信息、诊断信息和处理意见；

通过药物过敏字典、医疗病史字典、家族病史字典，及从elastic search引擎库查出的药物过敏史、既往病史、家族史进行医疗内涵比对，如果两个文本表达的药物过敏史的药物过敏名称、病史中的病种名称、家族史中的遗传病名称一致，则不覆盖已带入的患者药物过敏史，既往病史和家族史信息；

如果药物过敏史，既往病史，家族史主要情况不一致，以患者最新结果为准，覆盖已带入的药物过敏史，既往病史，家族史信息。

作为门诊病历智能录入方法的优选方案，还包括获取医生对门诊病历的操作语音指令，根据操作语音指令对门诊病历进行修改或确认；

将患者的最终版门诊病历同步到医院电子病历系统和更新elastic search搜索引擎的患者索引记录。

本发明还提供一种门诊病历智能录入系统，包括：

患者信息库构建模块，用于构建患者信息库，所述患者信息库包括患者病案号和患者人脸数据；

人脸识别模块，用于对进入门诊室的患者进行人脸识别，通过人脸识别匹配患者人脸数据和患者病案号；

病历文书处理模块，用于按照预设时间从医院信息系统进行门急诊、住院和出院病历文书同步，抽取患者身份和就诊数据并存储到搜索引擎；

患者历史信息检索模块，用于以患者病案号为索引在搜索引擎中检索患者身份和历史就诊数据，将检索出的患者身份和历史就诊数据带入门诊病历；

就诊谈话处理模块，用于通过语音识别将医生和患者的语音谈话识别转换为就诊谈话文本，在就诊谈话文本中进行患者当前就诊信息的抽取，将抽取的患者当前就诊信息带入门诊病历。

作为门诊病历智能录入系统的优选方案，所述患者信息库构建模块中，患者信息库存储有历史就诊患者的患者人脸数据；

所述人脸识别模块中，当患者再次就诊时扫描人脸特征值，将扫描的人脸特征值与所述患者信息库的患者人脸数据进行匹配，若匹配成功则返回患者病案号；

若匹配成功还返回患者姓名、年龄、身份证号、性别和就诊时间。

作为门诊病历智能录入系统的优选方案，所述病历文书处理模块中，每天定时从医院信息系统进行门急诊、住院和出院病历文书同步；以患者挂号时间倒序排序病历文书，从病历文书中抽取出最新的每个患者的患者身份和历史就诊数据；将抽取出的患者身份和历史就诊数据存储到elastic search搜索引擎。

作为门诊病历智能录入系统的优选方案，所述就诊谈话处理模块中，通过门诊医疗模板动态的抽取就诊谈话文本中有关患者主诉信息、药物过敏史信息、既往病史信息、家族史信息、诊断信息和处理意见；

所述就诊谈话处理模块中，通过药物过敏字典、医疗病史字典、家族病史字典，及从elastic search引擎库查出的药物过敏史、既往病史、家族史进行医疗内涵比对，如果两个文本表达的药物过敏史的药物过敏名称、病史中的病种名称、家族史中的遗传病名称一致，则不覆盖已带入的患者药物过敏史，既往病史和家族史信息；

所述就诊谈话处理模块中，如果药物过敏史，既往病史，家族史主要情况不一致，以患者最新结果为准，覆盖已带入的药物过敏史，既往病史，家族史信息。

作为门诊病历智能录入系统的优选方案，还包括操作语音处理模块，用于获取医生对门诊病历的操作语音指令，根据操作语音指令对门诊病历进行修改或确认。

作为门诊病历智能录入系统的优选方案，还包括信息更新模块，用于如果医院信息系统推送的信息存在更新或新增患者信息，更新elastic search索引记录；

信息更新模块还用于将患者的最终版门诊病历同步到医院电子病历系统和更新elastic search搜索引擎的患者索引记录。

本发明具有如下优点：构建患者信息库，患者信息库包括患者病案号和患者人脸数据；对进入门诊室的患者进行人脸识别，通过人脸识别匹配患者人脸数据和患者病案号；按照预设时间从医院信息系统进行门急诊、住院和出院病历文书同步，抽取患者身份和就诊数据并存储到搜索引擎；以患者病案号为索引在搜索引擎中检索患者身份和历史就诊数据，将检索出的患者身份和历史就诊数据带入门诊病历；通过语音识别将医生和患者的语音谈话识别转换为就诊谈话文本，在就诊谈话文本中进行患者当前就诊信息的抽取，将抽取的患者当前就诊信息带入门诊病历。本发明优先从病人既往病历中获取患者信息，并且利用搜索引擎，确保了病历数据的正确系和准确性；极大的优化了病历录入响应速度，提高了医生体验感，可以帮助医生快速、智能的完成门诊病历的填写，节约了医生宝贵的问诊时间，提高医生的工作效率，方便患者和医生。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式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示例性的，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引伸获得其它的实施附图。

本说明书所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容能涵盖的范围内。

图1为本发明实施例1提供的门诊病历智能录入方法流程示意图；

图2为本发明实施例2提供的门诊病历智能录入系统示意图。

具体实施方式

以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效，显然，所描述的实施例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。

实施例1

参见图1，本发明实施例1提供一种门诊病历智能录入方法，包括以下步骤：

S1、构建患者信息库，所述患者信息库包括患者病案号和患者人脸数据；

S2、对进入门诊室的患者进行人脸识别，通过人脸识别匹配患者人脸数据和患者病案号；

S3、按照预设时间从医院信息系统进行门急诊、住院和出院病历文书同步，抽取患者身份和就诊数据并存储到搜索引擎；

S4、以患者病案号为索引在搜索引擎中检索患者身份和历史就诊数据，将检索出的患者身份和历史就诊数据带入门诊病历；

S5、通过语音识别将医生和患者的语音谈话识别转换为就诊谈话文本，在就诊谈话文本中进行患者当前就诊信息的抽取，将抽取的患者当前就诊信息带入门诊病历。

本实施例中，所述患者信息库存储有历史就诊患者的患者人脸数据，当患者再次就诊时扫描人脸特征值，将扫描的人脸特征值与所述患者信息库的患者人脸数据进行匹配，若匹配成功则返回患者病案号；若匹配成功还返回患者姓名、年龄、身份证号、性别和就诊时间。

具体的，门诊病历智能录入的基础是通过人脸识别匹配患者用户，医院方预先构建就诊患者的患者信息库，患者信息库存储着历史就诊患者的人脸识别特征值，当患者再次就诊时，根据人脸识别机器扫描的人脸特征值，去患者信息库搜索匹配，如果匹配到返回患者的基本信息资料，如姓名，年龄，身份证号，性别，就诊时间，患者病案号等。

本实施例中，每天定时从医院信息系统进行门急诊、住院和出院病历文书同步；以患者挂号时间倒序排序病历文书，从病历文书中抽取出最新的每个患者的患者身份和历史就诊数据；将抽取出的患者身份和历史就诊数据存储到elastic search搜索引擎。如果医院信息系统推送的信息存在更新或新增患者信息，更新elastic search索引记录。

具体的，elastic search搜索引擎是一个基于Lucene的搜索服务器，提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口，是一种流行的企业级搜索引擎，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

本实施例中，以患者病案号为elastic search索引，姓名、年龄、籍贯、职业、工作单位、联系电话、出生日期、药物过敏史、既往病史、家族史和挂号时间为索引字段。每天定时从医院信息系统(HIS系统)同步过来的门急诊以及住院，出院病历文书，以患者挂号时间倒序排序这些病历文书，从病历文书中抽取出最新的每个患者的姓名、年龄、籍贯、职业、工作单位、联系电话、出生日期、药物过敏史、既往病史、家族史和挂号时间信息，将抽取出的信息存储到elastic search搜索引擎，如果医院信息系统推送的信息有更新和新增患者信息，更新elastic search索引记录。根据患者病案号从elastic search引擎库中快速检索出患者的姓名、年龄、籍贯、职业、工作单位、联系电话、出生日期、药物过敏史、既往病史和家族史，自动带入门诊病历。

本实施例中，通过门诊医疗模板动态的抽取就诊谈话文本中有关患者主诉信息、药物过敏史信息、既往病史信息、家族史信息、诊断信息和处理意见；

通过药物过敏字典、医疗病史字典、家族病史字典，及从elastic search引擎库查出的药物过敏史、既往病史、家族史进行医疗内涵比对，如果两个文本表达的药物过敏史的药物过敏名称、病史中的病种名称、家族史中的遗传病名称一致，则不覆盖已带入的患者药物过敏史，既往病史和家族史信息；

如果药物过敏史，既往病史，家族史主要情况不一致，以患者最新结果为准，覆盖已带入的药物过敏史，既往病史，家族史信息。

具体的，门诊医疗模板要素一般包括：姓名、年龄、籍贯、职业、工作单位、联系电话、出生日期、药物过敏史、既往病史和家族史。通过将医生和病人关于家族史的谈话转化为就诊谈话文本，然后通过语义分析，将医生的提问和病人的回答，根据模板要素归类，例如家族病史，医生实践中会询问患者，你有家族遗传病史或者家人健康状况如何，病人回答里没有否定回答，且有具体疾病表述，根据病人回答，本人还是家人，先筛选什么人，然后根据疾病表述去遗传病字典匹配疾病名称，从而可以动态生成家族史记录。

具体的，通过语音识别将医生和患者的语音谈话识别转换为就诊谈话文本过程中，根据声纹识别患者和医生。声纹识别的理论基础是每一个声音都具有独特的特征，通过声音特征能将不同人的声音进行有效的区分，这种独特的特征主要由两个因素决定，第一个是声腔的尺寸，具体包括咽喉、鼻腔和口腔等，这些器官的形状、尺寸和位置决定了声带张力的大小和声音频率的范围。因此不同的人虽然说同样的话，但是声音的频率分布是不同的，听起来有的低沉有的洪亮。每个人的发声腔都是不同的，就像指纹一样，每个人的声音也就有独特的特征。第二个决定声音特征的因素是发声器官被操纵的方式，发声器官包括唇、齿、舌、软腭及腭肌肉等，他们之间相互作用就会产生清晰的语音。而他们之间的协作方式是人通过后天与周围人的交流中随机学习到的。人在学习说话的过程中，通过模拟周围不同人的说话方式，就会逐渐形成自己的声纹特征。因此，可以通过语音识别将医生和患者的语音谈话识别转换为就诊谈话文本。

本实施例中，还包括获取医生对门诊病历的操作语音指令，根据操作语音指令对门诊病历进行修改或确认；

将患者的最终版门诊病历同步到医院电子病历系统和更新elastic search搜索引擎的患者索引记录。

具体的，门诊病历录入过程，如果医生认为自动生成的门诊病历有瑕疵，可以对门诊病历进行修改，例如生产的门诊病历中患者性别为女，而患者实际是男性，医生可以语音指示，将性别改为男性，获知语音指令，分析出是门诊病历性别修改指令，修改内容是将性别改为男性，然后更新患者门诊记录的性别字段。如果医生认为自动生成或者经过修改的门诊病历没有问题，可以通过语音确认，患者最终版门诊病历会同步到医院电子病历系统和更新elastic search该患者的索引记录。

综上所述，本发明通过构建患者信息库，患者信息库包括患者病案号和患者人脸数据；对进入门诊室的患者进行人脸识别，通过人脸识别匹配患者人脸数据和患者病案号；按照预设时间从医院信息系统进行门急诊、住院和出院病历文书同步，抽取患者身份和就诊数据并存储到搜索引擎；以患者病案号为索引在搜索引擎中检索患者身份和历史就诊数据，将检索出的患者身份和历史就诊数据带入门诊病历；通过语音识别将医生和患者的语音谈话识别转换为就诊谈话文本，在就诊谈话文本中进行患者当前就诊信息的抽取，将抽取的患者当前就诊信息带入门诊病历。本发明优先从病人既往病历中获取患者信息，并且利用搜索引擎，确保了病历数据的正确系和准确性；极大的优化了病历录入响应速度，提高了医生体验感，可以帮助医生快速、智能的完成门诊病历的填写，节约了医生宝贵的问诊时间，提高医生的工作效率，方便患者和医生。

实施例2

参见图2，本发明实施例2还提供一种门诊病历智能录入系统，包括：

患者信息库构建模块1，用于构建患者信息库，所述患者信息库包括患者病案号和患者人脸数据；

人脸识别模块2，用于对进入门诊室的患者进行人脸识别，通过人脸识别匹配患者人脸数据和患者病案号；

病历文书处理模块3，用于按照预设时间从医院信息系统进行门急诊、住院和出院病历文书同步，抽取患者身份和就诊数据并存储到搜索引擎；

患者历史信息检索模块4，用于以患者病案号为索引在搜索引擎中检索患者身份和历史就诊数据，将检索出的患者身份和历史就诊数据带入门诊病历；

就诊谈话处理模块5，用于通过语音识别将医生和患者的语音谈话识别转换为就诊谈话文本，在就诊谈话文本中进行患者当前就诊信息的抽取，将抽取的患者当前就诊信息带入门诊病历。

本实施例中，所述患者信息库构建模块1中，患者信息库存储有历史就诊患者的患者人脸数据；

所述人脸识别模块2中，当患者再次就诊时扫描人脸特征值，将扫描的人脸特征值与所述患者信息库的患者人脸数据进行匹配，若匹配成功则返回患者病案号；

若匹配成功还返回患者姓名、年龄、身份证号、性别和就诊时间。

门诊病历智能录入的基础是通过人脸识别匹配患者用户，医院方预先构建就诊患者的患者信息库，患者信息库存储着历史就诊患者的人脸识别特征值，当患者再次就诊时，根据人脸识别机器扫描的人脸特征值，去患者信息库搜索匹配，如果匹配到返回患者的基本信息资料，如姓名，年龄，身份证号，性别，就诊时间，患者病案号等。

本实施例中，所述病历文书处理模块3中，每天定时从医院信息系统进行门急诊、住院和出院病历文书同步；以患者挂号时间倒序排序病历文书，从病历文书中抽取出最新的每个患者的患者身份和历史就诊数据；将抽取出的患者身份和历史就诊数据存储到elastic search搜索引擎。

具体的，elastic search搜索引擎是一个基于Lucene的搜索服务器，提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口，是一种流行的企业级搜索引擎，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

本实施例中，以患者病案号为elastic search索引，姓名、年龄、籍贯、职业、工作单位、联系电话、出生日期、药物过敏史、既往病史、家族史和挂号时间为索引字段。每天定时从医院信息系统(HIS系统)同步过来的门急诊以及住院，出院病历文书，以患者挂号时间倒序排序这些病历文书，从病历文书中抽取出最新的每个患者的姓名、年龄、籍贯、职业、工作单位、联系电话、出生日期、药物过敏史、既往病史、家族史和挂号时间信息，将抽取出的信息存储到elastic search搜索引擎，如果医院信息系统推送的信息有更新和新增患者信息，更新elastic search索引记录。根据患者病案号从elastic search引擎库中快速检索出患者的姓名、年龄、籍贯、职业、工作单位、联系电话、出生日期、药物过敏史、既往病史和家族史，自动带入门诊病历。

本实施例中，所述就诊谈话处理模块5中，通过门诊医疗模板动态的抽取就诊谈话文本中有关患者主诉信息、药物过敏史信息、既往病史信息、家族史信息、诊断信息和处理意见；

所述就诊谈话处理模块5中，通过药物过敏字典、医疗病史字典、家族病史字典，及从elastic search引擎库查出的药物过敏史、既往病史、家族史进行医疗内涵比对，如果两个文本表达的药物过敏史的药物过敏名称、病史中的病种名称、家族史中的遗传病名称一致，则不覆盖已带入的患者药物过敏史，既往病史和家族史信息；

所述就诊谈话处理模块5中，如果药物过敏史，既往病史，家族史主要情况不一致，以患者最新结果为准，覆盖已带入的药物过敏史，既往病史，家族史信息。

具体的，门诊医疗模板要素一般包括：姓名、年龄、籍贯、职业、工作单位、联系电话、出生日期、药物过敏史、既往病史和家族史。通过将医生和病人关于家族史的谈话转化为就诊谈话文本，然后通过语义分析，将医生的提问和病人的回答，根据模板要素归类，例如家族病史，医生实践中会询问患者，你有家族遗传病史或者家人健康状况如何，病人回答里没有否定回答，且有具体疾病表述，根据病人回答，本人还是家人，先筛选什么人，然后根据疾病表述去遗传病字典匹配疾病名称，从而可以动态生成家族史记录。

具体的，通过语音识别将医生和患者的语音谈话识别转换为就诊谈话文本过程中，根据声纹识别患者和医生。声纹识别的理论基础是每一个声音都具有独特的特征，通过声音特征能将不同人的声音进行有效的区分，这种独特的特征主要由两个因素决定，第一个是声腔的尺寸，具体包括咽喉、鼻腔和口腔等，这些器官的形状、尺寸和位置决定了声带张力的大小和声音频率的范围。因此不同的人虽然说同样的话，但是声音的频率分布是不同的，听起来有的低沉有的洪亮。每个人的发声腔都是不同的，就像指纹一样，每个人的声音也就有独特的特征。第二个决定声音特征的因素是发声器官被操纵的方式，发声器官包括唇、齿、舌、软腭及腭肌肉等，他们之间相互作用就会产生清晰的语音。而他们之间的协作方式是人通过后天与周围人的交流中随机学习到的。人在学习说话的过程中，通过模拟周围不同人的说话方式，就会逐渐形成自己的声纹特征。因此，可以通过语音识别将医生和患者的语音谈话识别转换为就诊谈话文本。

本实施例中，还包括操作语音处理模块6，用于获取医生对门诊病历的操作语音指令，根据操作语音指令对门诊病历进行修改或确认。

本实施例中，还包括信息更新模块7，用于如果医院信息系统推送的信息存在更新或新增患者信息，更新elastic search索引记录；

信息更新模块7还用于将患者的最终版门诊病历同步到医院电子病历系统和更新elastic search搜索引擎的患者索引记录。

具体的，门诊病历录入过程，如果医生认为自动生成的门诊病历有瑕疵，可以对门诊病历进行修改，例如生产的门诊病历中患者性别为女，而患者实际是男性，医生可以语音指示，将性别改为男性，获知语音指令，分析出是门诊病历性别修改指令，修改内容是将性别改为男性，然后更新患者门诊记录的性别字段。如果医生认为自动生成或者经过修改的门诊病历没有问题，可以通过语音确认，患者最终版门诊病历会同步到医院电子病历系统和更新elastic search该患者的索引记录。

需要说明的是，上述系统各模块/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请实施例1中的方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本申请方法实施例相同，具体内容可参见本申请前述所示的方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

实施例3

本发明实施例3提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有门诊病历智能录入方法的程序代码，所述程序代码包括用于执行实施例1或其任意可能实现方式的门诊病历智能录入方法的指令。

计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(SolidState Disk、SSD))等。

实施例4

本发明实施例4提供一种电子设备，包括：存储器和处理器；

所述处理器和所述存储器通过总线完成相互间的通信；所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行实施例1或其任意可能实现方式的门诊病历智能录入方法。

具体的，处理器可以通过硬件来实现也可以通过软件来实现，当通过硬件实现时，该处理器可以是逻辑电路、集成电路等；当通过软件来实现时，该处理器可以是一个通用处理器，通过读取存储器中存储的软件代码来实现，该存储器可以集成在处理器中，可以位于所述处理器之外，独立存在。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施例对本发明作了详尽的描述，但在本发明基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本发明精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本发明要求保护的范围。

Claims (10)

1.一种门诊病历智能录入方法，其特征在于，包括以下步骤：

构建患者信息库，所述患者信息库包括患者病案号和患者人脸数据；

对进入门诊室的患者进行人脸识别，通过人脸识别匹配患者人脸数据和患者病案号；

按照预设时间从医院信息系统进行门急诊、住院和出院病历文书同步，抽取患者身份和就诊数据并存储到搜索引擎；

以患者病案号为索引在搜索引擎中检索患者身份和历史就诊数据，将检索出的患者身份和历史就诊数据带入门诊病历；

通过语音识别将医生和患者的语音谈话识别转换为就诊谈话文本，在就诊谈话文本中进行患者当前就诊信息的抽取，将抽取的患者当前就诊信息带入门诊病历。

2.根据权利要求1所述的一种门诊病历智能录入方法，其特征在于，所述患者信息库存储有历史就诊患者的患者人脸数据，当患者再次就诊时扫描人脸特征值，将扫描的人脸特征值与所述患者信息库的患者人脸数据进行匹配，若匹配成功则返回患者病案号；

若匹配成功还返回患者姓名、年龄、身份证号、性别和就诊时间。

3.根据权利要求2所述的一种门诊病历智能录入方法，其特征在于，每天定时从医院信息系统进行门急诊、住院和出院病历文书同步；以患者挂号时间倒序排序病历文书，从病历文书中抽取出最新的每个患者的患者身份和历史就诊数据；将抽取出的患者身份和历史就诊数据存储到elastic search搜索引擎。

4.根据权利要求3所述的一种门诊病历智能录入方法，其特征在于，如果医院信息系统推送的信息存在更新或新增患者信息，更新elastic search索引记录。

5.根据权利要求1所述的一种门诊病历智能录入方法，其特征在于，通过门诊医疗模板动态的抽取就诊谈话文本中有关患者主诉信息、药物过敏史信息、既往病史信息、家族史信息、诊断信息和处理意见；

通过药物过敏字典、医疗病史字典、家族病史字典，及从elastic search引擎库查出的药物过敏史、既往病史、家族史进行医疗内涵比对，如果两个文本表达的药物过敏史的药物过敏名称、病史中的病种名称、家族史中的遗传病名称一致，则不覆盖已带入的患者药物过敏史，既往病史和家族史信息；

如果药物过敏史，既往病史，家族史主要情况不一致，以患者最新结果为准，覆盖已带入的药物过敏史，既往病史，家族史信息。

6.根据权利要求1所述的一种门诊病历智能录入方法，其特征在于，还包括获取医生对门诊病历的操作语音指令，根据操作语音指令对门诊病历进行修改或确认；

将患者的最终版门诊病历同步到医院电子病历系统和更新elastic search搜索引擎的患者索引记录。

7.一种门诊病历智能录入系统，其特征在于，包括：

患者信息库构建模块，用于构建患者信息库，所述患者信息库包括患者病案号和患者人脸数据；

人脸识别模块，用于对进入门诊室的患者进行人脸识别，通过人脸识别匹配患者人脸数据和患者病案号；

病历文书处理模块，用于按照预设时间从医院信息系统进行门急诊、住院和出院病历文书同步，抽取患者身份和就诊数据并存储到搜索引擎；

患者历史信息检索模块，用于以患者病案号为索引在搜索引擎中检索患者身份和历史就诊数据，将检索出的患者身份和历史就诊数据带入门诊病历；

就诊谈话处理模块，用于通过语音识别将医生和患者的语音谈话识别转换为就诊谈话文本，在就诊谈话文本中进行患者当前就诊信息的抽取，将抽取的患者当前就诊信息带入门诊病历。

8.根据权利要求7所述的一种门诊病历智能录入系统，其特征在于，所述患者信息库构建模块中，患者信息库存储有历史就诊患者的患者人脸数据；

所述人脸识别模块中，当患者再次就诊时扫描人脸特征值，将扫描的人脸特征值与所述患者信息库的患者人脸数据进行匹配，若匹配成功则返回患者病案号；

若匹配成功还返回患者姓名、年龄、身份证号、性别和就诊时间。

9.根据权利要求7所述的一种门诊病历智能录入系统，其特征在于，所述病历文书处理模块中，每天定时从医院信息系统进行门急诊、住院和出院病历文书同步；以患者挂号时间倒序排序病历文书，从病历文书中抽取出最新的每个患者的患者身份和历史就诊数据；将抽取出的患者身份和历史就诊数据存储到elastic search搜索引擎。

10.根据权利要求7所述的一种门诊病历智能录入系统，其特征在于，所述就诊谈话处理模块中，通过门诊医疗模板动态的抽取就诊谈话文本中有关患者主诉信息、药物过敏史信息、既往病史信息、家族史信息、诊断信息和处理意见；

所述就诊谈话处理模块中，通过药物过敏字典、医疗病史字典、家族病史字典，及从elastic search引擎库查出的药物过敏史、既往病史、家族史进行医疗内涵比对，如果两个文本表达的药物过敏史的药物过敏名称、病史中的病种名称、家族史中的遗传病名称一致，则不覆盖已带入的患者药物过敏史，既往病史和家族史信息；

所述就诊谈话处理模块中，如果药物过敏史，既往病史，家族史主要情况不一致，以患者最新结果为准，覆盖已带入的药物过敏史，既往病史，家族史信息；

还包括操作语音处理模块，用于获取医生对门诊病历的操作语音指令，根据操作语音指令对门诊病历进行修改或确认；

还包括信息更新模块，用于如果医院信息系统推送的信息存在更新或新增患者信息，更新elastic search索引记录；

信息更新模块还用于将患者的最终版门诊病历同步到医院电子病历系统和更新elastic search搜索引擎的患者索引记录。

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