CN117116416A - 医嘱用药审核方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提出一种医嘱用药审核方法、装置、电子设备及存储介质，方法包括：基于第一病历信息和第一医嘱数据中的药品的使用说明，从使用说明的各说明事项中，确定出与第一病历信息相匹配的说明事项，作为目标审核点；其中，在第一病历信息中，记载有与第一病历信息相匹配的说明事项所包含的至少一项事项内容；根据目标审核点，以及预设审核规则，确定第一医嘱审核结果，第一医嘱审核结果用于表示第一医嘱数据中的药品是否使用合理。采用本申请的技术方案，能够直接根据病历和医嘱数据中药品的使用说明，对医嘱数据中的用药进行自动审核，从而能够降低医嘱用药审核的人工成本，提高医嘱用药审核的客观性和准确度。

Description

医嘱用药审核方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请涉及自然语言处理技术领域，尤其涉及一种医嘱用药审核方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

在医疗场景中，药物的不合理使用或错误使用可能带来严重的医疗安全隐患，因此，保障用药安全成为保障患者安全的必要措施。

通常情况下，医生在开具的医嘱中会写明用药信息，为了避免出现用药错误或不合理的情况，通常在医院中设置具备临床经验的医师药师对医嘱用药进行审核，但是人工用药审核需要很大的人工成本，并且由于审核人员的专业能力参差不齐，无法保证用药审核结果的客观性与准确度。

发明内容

基于上述现有技术的缺陷和不足，本申请提出一种医嘱用药审核方法、装置、电子设备及存储介质，能够降低医嘱用药审核的人工成本，提高医嘱用药审核的客观性与准确度。

本申请提出的技术方案具体如下：

根据本申请实施例的第一方面，提供了一种医嘱用药审核方法，包括：

基于第一病历信息和第一医嘱数据中的药品的使用说明，从所述使用说明的各说明事项中，确定出与所述第一病历信息相匹配的说明事项，作为目标审核点；所述第一病历信息与所述第一医嘱数据相对应；在所述第一病历信息中，记载有与所述第一病历信息相匹配的说明事项所包含的至少一项事项内容；

根据所述目标审核点，以及预设审核规则，确定第一医嘱审核结果，所述第一医嘱审核结果用于表示所述第一医嘱数据中的药品是否使用合理。

可选的，医嘱用药审核方法还包括：

根据所述第一医嘱审核结果，以及预先构建的金标准知识库，确定对所述第一医嘱数据的用药审核结果，所述用药审核结果用于表示用药是否合理；

所述金标准知识库包括由医疗样本数据以及所述医疗样本数据对应的样本医嘱审核结果组成的金标准，且所述金标准的出现频次符合预设阈值条件；所述医疗样本数据包括：第一样本病历信息和第一样本医嘱数据中的药品的使用说明，所述第一样本病历信息与所述第一样本医嘱数据相对应。

可选的，根据所述第一医嘱审核结果，以及预先构建的金标准知识库，确定对所述第一医嘱数据的用药审核结果，包括：

按照预设金标准模板，利用所述第一病历信息和所述第一医嘱审核结果，构建得到符合所述预设金标准模板的审核特征；

从预先构建的金标准知识库中，检索是否存在与所述审核特征相同的金标准，得到检索结果；

根据所述检索结果和所述第一医嘱审核结果，确定对所述第一医嘱数据的用药审核结果。

可选的，根据所述检索结果和所述第一医嘱审核结果，确定对所述第一医嘱数据的用药审核结果，包括：

若所述检索结果表示金标准知识库中存在与所述审核特征相同的金标准，则将所述第一医嘱审核结果作为所述第一医嘱数据的用药审核结果；

若所述检索结果表示金标准知识库中不存在与所述审核特征相同的金标准，则输出对所述第一医嘱审核结果进行人工审核的提示信息，并接收所述提示信息对应的反馈信息；

若所述反馈信息表示所述第一医嘱审核结果正确，则将所述第一医嘱审核结果作为所述第一医嘱数据的用药审核结果。

可选的，基于第一病历信息和第一医嘱数据中的药品的使用说明，从所述使用说明的各说明事项中，确定出与所述第一病历信息相匹配的说明事项，作为目标审核点，包括：

通过将第一病历信息与第一医嘱数据中的药品的使用说明进行文本匹配，从所述第一病历信息中确定出目标事项内容，所述目标事项内容属于所述使用说明中的任意候选说明事项，所述候选说明事项包括用药说明事项；

从所述药品的使用说明中，提取所述目标事项内容所属的说明事项，作为目标审核点。

可选的，基于第一病历信息和第一医嘱数据中的药品的使用说明，从所述使用说明的各说明事项中，确定出与所述第一病历信息相匹配的说明事项，作为目标审核点，包括：

将所述第一病历信息和所述第一医嘱数据中的药品的使用说明输入到预先训练的医嘱审核模型中，得到目标审核点；

所述医嘱审核模型，是通过对预先构建的第二样本病历信息和第二药品使用说明进行用药审核训练得到的；所述用药审核训练包括确定所述第二药品使用说明中的各个说明事项与所述第二样本病历信息相匹配的概率值，并最大化训练样本审核点对应的概率值；所述第二样本病历信息是通过从所述第二药品使用说明中提取的样本事项内容构建的，所述训练样本审核点为所述第二药品使用说明中，所述样本事项内容所属的说明事项。

可选的，所述医嘱审核模型的训练过程，包括：

从预先采集的第二药品使用说明中提取样本事项内容构建第二样本病历信息，并将样本事项内容在所述第二药品使用说明中所属的说明事项作为所述第二药品使用说明对应的训练样本审核点；

将所述第二样本病历信息和所述第二药品使用说明输入到所述医嘱审核模型中，所述医嘱审核模型确定所述第二药品使用说明中各个说明事项包含的事项内容与所述第二样本病历信息相匹配的概率值，作为各个说明事项对应的概率值；

以最大化所述训练样本审核点对应的概率值为目标，对所述医嘱审核模型进行优化。

可选的，从预先采集的第二药品使用说明中提取样本事项内容构建第二样本病历信息，并将样本事项内容在所述第二药品使用说明中所属的说明事项作为所述第二药品使用说明对应的训练样本审核点，包括：

对预先采集的第二药品使用说明进行结构化信息抽取，得到所述第二药品使用说明中的各个说明事项和各个说明事项各自所包含的事项内容；

从所有事项内容中提取至少一个样本事项内容，并利用所有样本事项内容构建得到第二样本病历信息；

将所有样本事项内容在所述第二药品使用说明中所属的说明事项，分别作为所述第二药品使用说明对应的训练样本审核点。

可选的，所述金标准知识库的构建过程包括：

从预先采集的医院医疗数据中提取第一样本病历信息和所述第一样本病历信息对应的第一样本医嘱数据，并采集所述第一样本医嘱数据中的药品的使用说明，将所述第一样本病历信息和所述第一样本医嘱数据中的药品的使用说明作为医疗样本数据；

分析所述第一样本医嘱数据中的药品的使用说明中与所述第一样本病历信息相匹配的说明事项，作为医疗样本审核点，并根据所述医疗样本审核点，以及预设审核规则，确定所述医疗样本数据对应的样本医嘱审核结果；

利用所述医疗样本数据和所述样本医嘱审核结果，构建符合预设金标准模板和预设阈值条件的金标准知识库。

可选的，利用所述医疗样本数据和所述样本医嘱审核结果，构建符合预设金标准模板和预设阈值条件的金标准知识库，包括：

按照预设金标准模板，对所述医疗样本数据和所述医疗样本数据对应的样本医嘱审核结果进行金标准构建，得到所述医疗样本数据对应的候选金标准，并确定各个候选金标准对应的出现频次；

将出现频次符合预设阈值条件的候选金标准组合成金标准知识库。

根据本申请实施例的第二方面，提供了一种医嘱用药审核装置，包括：

用药分析模块，用于基于第一病历信息和第一医嘱数据中的药品的使用说明，从所述使用说明的各说明事项中，确定出与所述第一病历信息相匹配的说明事项，作为目标审核点；所述第一病历信息与所述第一医嘱数据相对应；在所述第一病历信息中，记载有与所述第一病历信息相匹配的说明事项所包含的至少一项事项内容；

审核确定模块，用于根据所述目标审核点，以及预设审核规则，确定第一医嘱审核结果，所述第一医嘱审核结果用于表示所述第一医嘱数据中的药品是否使用合理。

根据本申请实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器；

其中，所述存储器与所述处理器连接，用于存储程序；

所述处理器，用于通过运行所述存储器中的程序，实现上述医嘱用药审核方法。

根据本申请实施例的第四方面，提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现上述医嘱用药审核方法。

本申请提出的医嘱用药审核方法，基于第一病历信息和第一医嘱数据中的药品的使用说明，从使用说明的各说明事项中，确定出与第一病历信息相匹配的说明事项，作为目标审核点；其中，在第一病历信息中，记载有与第一病历信息相匹配的说明事项所包含的至少一项事项内容；根据目标审核点，以及预设审核规则，确定第一医嘱审核结果，第一医嘱审核结果用于表示第一医嘱数据中的药品是否使用合理。采用本申请的技术方案，能够直接根据病历和医嘱数据中药品的使用说明，对医嘱数据中的用药进行自动审核，从而能够降低医嘱用药审核的人工成本，提高医嘱用药审核的客观性和准确度。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种医嘱用药审核方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的另一种医嘱用药审核方法的流程示意图；

图3是本申请实施例提供的训练医嘱审核模型的处理流程示意图；

图4是本申请实施例提供的一种医嘱审核模型的结构示意图；

图5是本申请实施例提供的构建金标准知识库的处理流程示意图；

图6是本申请实施例提供的一种医嘱用药审核装置的结构示意图；

图7是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

本申请实施例技术方案适用于医嘱用药审核的应用场景，采用本申请实施例技术方案，能够对医嘱数据中的用药进行自动审核，降低医嘱用药审核的人工成本，提高医嘱用药审核的客观性和准确度。

药品是医疗行业的核心资源，随着科研能力的提升和社会的发展，药品种类也越来越多，使用规则也日渐增多，药品的使用准确性和合理性就显得尤为重要，药物的不合理使用或错误使用可能带来严重的医疗安全隐患，例如，对咽炎患者开具治疗咽炎的消炎药，但患者为孕妇，而开具的消炎药是孕妇禁用的药物，此时，则为药物错误使用的情况，可能会影响胎儿的健康。对无需使用抗生素的患者开具抗生素药品，则为药物不合理使用，可能会使得患者产生对抗生素的耐药性或者不良反应等。因此，保障用药安全是保障患者安全的必要措施。

对于患者用药，医生会在开具的医嘱中写明用药信息，医院中为了避免出现用药错误或者用药不合理的情况，通常需要设置具备临床经验的医师或药师对医嘱中的用药信息进行审核，但是人工用药审核需要很大的人工成本，并且，进行医嘱用药审核的医师或药师的专业能力不尽相同，那么对于医嘱用药的审核结果可能也不相同，从而影响用药审核结果的客观性与准确度。

因此，如何降低医嘱用药审核的人工成本，提高医嘱用药审核结果的客观性和准确度，是本领域技术人员亟需解决的技术问题。

基于此，本申请提出一种医嘱用药审核方法，该技术方案能够对医嘱数据中的用药进行自动审核，从而解决现有技术中医嘱用药审核的人工成本较高，医嘱用药审核结果的客观性和准确度较低的问题。

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

示例性方法

本申请实施例提出一种医嘱用药审核方法，该方法可以由电子设备执行，该电子设备可以是任意的具有数据及指令处理功能的设备，例如可以是计算机、智能终端、服务器等。参见图1所示，该方法包括：

S101、基于第一病历信息和第一医嘱数据中的药品的使用说明，从使用说明的各说明事项中，确定出与第一病历信息相匹配的说明事项，作为目标审核点。

在医疗场景中，医生会针对患者的病历信息开具相对应的医嘱，其中，医嘱中写明了治疗病历信息中患者病症需要使用的药品。若要对第一医嘱数据进行用药审核，需要获取该第一医嘱数据对应的第一病历信息，即，第一医嘱数据为医生针对第一病历信息开具的医嘱。由于要对第一医嘱数据进行用药审核，所以，需要提取出第一医嘱数据中的药品，并从预先构建的药品知识中检索出第一医嘱数据中的药品的使用说明。其中，药品知识是利用药品教科书知识、医学文献、医学指南等知识构建而成。

药品的使用说明中包含有至少一个说明事项，并且每个说明事项均对应包含有事项内容，其中，事项内容为至少一个实体。例如，说明事项可以包括适应症，对于药品阿莫西林的适应症所包含的事项内容可以包括咽炎、扁桃体炎、中耳炎、咽喉肿痛等各个实体。说明事项还可以包括禁忌，对于药品阿莫西林的禁忌所包含的事项内容可以包括：孕妇、哺乳期妇女、三个月以下婴儿、对β-内酰胺类抗生素过敏等各个实体。说明事项还可以包括不良反应，对于药品阿莫西林的不良反应所包含的事项内容可以包括：贫血、腹泻、皮疹、血小板减少性紫癜、嗜酸性粒细胞增多等各个实体。

本实施例中，根据第一病历信息和第一医嘱数据中药品的使用说明，从药品的使用说明中，匹配出第一病历信息中所包含的事项内容，并将匹配出的事项内容在药品的使用说明中对应的说明事项作为该使用说明与第一病历信息相匹配的说明事项，并将该说明事项作为目标审核点。即，在第一病历信息中，记载有与第一病历信息相匹配的说明事项所包含的至少一项事项内容。其中，药品的使用说明与第一病历信息相匹配的说明事项可以为一个，也可以为多个，即，第一医嘱数据中药品的目标审核点可以为一个，也可以为多个。本步骤具体包括：

第一，通过将第一病历信息与第一医嘱数据中的药品的使用说明进行文本匹配，从第一病历信息中确定出目标事项内容。

具体的，本实施例首先需要对第一病历信息和第一医嘱数据中药品的使用说明进行文本特征提取，然后对提取出的文本特征进行文本匹配，将第一病历信息中的事项内容与出与药品的使用说明中所有说明事项所包含的事项内容进行对比，将特征相同的事项内容作为目标事项内容。其中，目标事项内容属于使用说明中的任意候选说明事项，候选说明事项包括用药说明事项。

第二，从药品的使用说明中，提取目标事项内容所属的说明事项，作为目标审核点。

确定出第一病历信息中的目标事项内容后，将药品的使用说明中，目标事项内容所属的说明事项提取出来，作为药品的目标审核点。例如，第一病历信息中包括咽炎、咽喉肿痛和孕妇三个事项内容，药品阿莫西林的使用说明中，咽炎和咽喉肿痛所属的说明事项为适应症，孕妇所属的说明事项为禁忌，那么第一医嘱数据中的药品阿莫西林的目标审核点则包括适应症和禁忌。

S102、根据目标审核点，以及预设审核规则，确定第一医嘱审核结果。

本实施例中，预先设置了审核规则，即预设审核规则，对第一医嘱数据中的药品的目标审核点，进行用药审核，确定第一医嘱数据中药品的第一医嘱审核结果。其中，预设审核规则中包括预先设置的不合理说明事项和合理说明事项，例如，不合理说明事项包括：禁忌、不良反应等，合理说明事项包括适应症。预设审核规则表示，若目标审核点中包含不合理说明事项中的至少一项，则确定用药不合理，若目标审核点中不包含任一项不合理说明事项，也不包含合理说明事项，则确定用药不合理，若目标审核点中不包含任一项不合理说明事项，但包含合理说明事项，则确定用药合理。

本实施例利用预设审核规则对第一医嘱数据中药品的目标审核点进行用药审核，从而能够确定该药品是否用药合理，例如，若药品阿莫西林的目标审核点中包含禁忌或者不良反应，则说明针对患者的第一病历信息，该药品阿莫西林对患者为禁忌或不良反应的药品，那么第一病历信息的第一医嘱数据中使用药品阿莫西林则不合理，此时该药品阿莫西林的第一医嘱审核结果则为用药不合理；若药品阿莫西林的目标审核点中不包含禁忌、不良反应等不合理说明事项，也不包含适应症等合理说明事项，则说明第一病历信息的第一医嘱数据中使用药品阿莫西林对患者没有用处，并不适用于患者当前的病症，属于滥用阿莫西林，此时该药品阿莫西林的第一医嘱审核结果则为用药不合理；若药品阿莫西林的目标审核点中不包含禁忌、不良反应等不合理说明事项，但包含适应症等合理说明事项，则说明第一病历信息的第一医嘱数据中使用药品阿莫西林适用于患者当前的病症，且并不会产生禁忌、不良反应等不合理的情况，此时该药品阿莫西林的第一医嘱审核结果则为用药合理。

本实施例中第一医嘱审核结果中不仅可以包含表示第一医嘱数据中的药品是否使用合理的审核结果，还可以包括药品的目标审核点。

另外，如果第一病历信息对应的第一医嘱数据中包含有多种药品，则需要利用每种药品的使用说明，针对每种药品进行用药审核，确定第一医嘱数据中，每种药品对应的第一医嘱审核结果。

通过上述介绍可见，本申请实施例提出的医嘱用药审核方法，基于第一病历信息和第一医嘱数据中的药品的使用说明，从使用说明的各说明事项中，确定出与第一病历信息相匹配的说明事项，作为目标审核点；其中，在第一病历信息中，记载有与第一病历信息相匹配的说明事项所包含的至少一项事项内容；根据目标审核点，以及预设审核规则，确定第一医嘱审核结果，第一医嘱审核结果用于表示第一医嘱数据中的药品是否使用合理。采用本实施例的技术方案，能够直接根据病历和医嘱数据中药品的使用说明，对医嘱数据中的用药进行自动审核，从而能够降低医嘱用药审核的人工成本，提高医嘱用药审核的客观性和准确度。

作为一种可选的实现方式，如图2所示，在本申请另一实施例中公开了，医嘱用药审核方法具体可以包括如下步骤：

S201、基于第一病历信息和第一医嘱数据中的药品的使用说明，从使用说明的各说明事项中，确定出与第一病历信息相匹配的说明事项，作为目标审核点。

S202、根据目标审核点，以及预设审核规则，确定第一医嘱审核结果。

S203、根据第一医嘱审核结果，以及预先构建的金标准知识库，确定对第一医嘱数据的用药审核结果。

具体的，本实施例中预先构建了金标准知识库，该金标准知识库中包含有金标准，其中，金标准是出现频次符合预设阈值条件，且由医疗样本数据以及医疗样本数据对应的样本医嘱审核结果组成的信息。医疗样本数据是从医院的医疗数据库中提取的样本数据，包括：第一样本病历信息以及第一样本病历信息对应的第一样本医嘱数据。医疗样本数据对应的样本医嘱审核结果则为基于第一样本病历信息和第一样本医嘱数据中的药品的使用说明，采用上述实施例中药品的用药审核方式，确定出的第一样本医嘱数据中药品的样本医嘱审核结果。由医疗样本数据以及医疗样本数据对应的样本医嘱审核结果组成的信息，还需要判断信息的出现频次是否符合预设阈值条件，只有当该信息的出现频次符合预设阈值条件时，才能认为多数医生认为该信息表示的药品使用合理，保证该信息的准确度，从而将该信息作为金标准。若该信息的出现频次不符合预设阈值条件，则仅仅表示少数的医生认为该信息表示的药品使用合理，但是由于医生的主观性较强，使得该信息的准确度不太高，无法达到金标准的准确程度。

本实施例在确定出第一医嘱数据中药品的第一医嘱审核结果后，可以利用预先构建的金标准知识库对该第一医嘱审核结果进行二次审核，即从预先构建的金标准知识库中检索是否有与第一病历信息、第一医嘱数据和第一医嘱数据中药品的第一医嘱审核结果相匹配的金标准，从而确定检索结果。其中，相匹配表示药品名称相同、第一医嘱审核结果相同、病历信息相同、目标审核点相同等。根据检索结果能够判断出第一医嘱审核结果是否能够作为最终的用药审核结果，从而能够提高医嘱用药的审核准确度。具体步骤如下：

第一，按照预设金标准模板，利用第一病历信息和第一医嘱审核结果，构建得到符合预设金标准模板的审核特征。

本实施例中，预先构建的金标准知识库中的金标准均具有相同的表征模板，即预设金标准模板，为了提高检索第一病历信息、第一医嘱数据和第一医嘱数据中药品的第一医嘱审核结果与金标准知识库中的金标准是否匹配的便捷性，本实施例需要预先将第一病历信息、第一医嘱数据和第一医嘱数据中药品的第一医嘱审核结果中的相关信息提取出来按照预设金标准模板构建出相应的审核特征。其中，金标准知识库中的金标准包含有药品名称、医嘱审核结果、结构化病历信息、目标审核点等信息，那么本实施例需要将第一病历信息按照金标准中的结构化病历信息进行结构化处理，还需要从第一医嘱数据中确定药品的药品名称，提取确定出的目标审核点以及第一医嘱审核结果，将得到的上述信息按照预设金标准模板进行审核特征的构建。

第二，从预先构建的金标准知识库中，检索是否存在与审核特征相同的金标准，得到检索结果。

构建出符合预设金标准模板的审核特征后，从预先构建的金标准知识库中，对所有的金标准进行检索，确定所有金标准中是否有与审核特征相同的金标准，并得到检索结果，其中，检索结果可以表示金标准知识库中存在与审核特征相同的金标准，或者可以表示金标准知识库中不存在与审核特征相同的金标准。

第三，根据检索结果和第一医嘱审核结果，确定对第一医嘱数据的用药审核结果。

根据检索结果，可以确定出第一医嘱审核结果是否可以直接作为最终的用药审核结果。具体的，如果检索结果表示金标准知识库中存在与审核特征相同的金标准，则说明上述步骤中确定的第一医嘱数据中药品的第一医嘱审核结果是金标准的结果，准确度能够得到保障，此时可以将该第一医嘱审核结果作为第一医嘱数据中药品的用药审核结果。

如果检索结果表示金标准知识库中不存在与审核特征相同的金标准，则说明上述步骤中确定的第一医嘱数据中药品的第一医嘱审核结果不是金标准的结果，那么该第一医嘱审核结果的准确度不能得到保障，可能是正确的审核结果，也可能是错误的审核结果，那么为了保证用药审核结果的准确度，需要对第一医嘱审核结果进行人工审核，此时输出对第一医嘱审核结果进行人工审核的提示信息，以使具有临床经验的医师或药师针对第一病历信息、第一医嘱数据中的药品和药品对应的第一医嘱审核结果进行人工审核，确定第一医嘱审核结果是否正确，并反馈人工审核的结果。本实施例接收到提示信息对应的反馈信息后，如果该反馈信息表示第一医嘱审核结果正确，则将该第一医嘱数据中药品的第一医嘱审核结果作为第一医嘱数据中药品的用药审核结果。如果该反馈信息表示第一医嘱审核结果错误，反馈信息中则可以携带人工审核后的正确的用药审核结果，并将该正确的用药审核结果作为最终的用药审核结果。

人工审核完成后，还可以根据人工审核的结果对金标准知识库进行更新，即反馈信息表示第一医嘱审核结果正确，则将符合预设金标准模板的审核特征作为候选金标准，当该审核特征的出现频次达到预设阈值条件后，将其作为金标准存储到金标准知识库中；反馈信息表示第一医嘱审核结果错误时，将人工审核后的正确的用药审核结果对审核特征中的医嘱审核结果进行替换后的审核特征作为候选金标准，当该审核特征的出现频次达到预设阈值条件后，将其作为金标准存储到金标准知识库中。

本实施例通过预先构建的金标准知识库对预先确定的第一医嘱审核结果进行二次审核，能够提高医嘱用药审核的准确度。

本实施例中的步骤S201-S202与上述实施例中的步骤S101-S102的执行方式相同，本实施例不再赘述。

作为一种可选的实现方式，在本申请另一实施例中公开了，以上实施例的步骤S101还可以通过预先构建医嘱审核模型，利用医嘱审核模型进行处理的方式实现，具体可以包括如下步骤：

将第一病历信息和第一医嘱数据中的药品的使用说明输入到预先训练的医嘱审核模型中，得到目标审核点。

本实施例预先构建并训练了医嘱审核模型，对于医嘱审核模型的训练，需要预先构建训练样本，训练样本中包括第二样本病历信息和第二药品使用说明。其中，第二样本病历信息是利用第二药品使用说明中所有说明事项所包含的事项内容中的至少一个事项内容构建的伪造病历，即，从第二药品使用说明中所有说明事项所包含的事项内容中提取至少一个事项内容作为样本事项内容，然后将所有样本事项内容组合成病历形式的信息，作为第二样本病历信息。并且，组成该第二样本病历信息的样本事项内容在第二药品使用说明中所属的说明事项为训练样本对应的训练样本审核点。确定了训练样本和对应的训练样本审核点之后，利用训练样本中的第二样本病历信息和第二药品使用说明对医嘱审核模型进行用药审核训练，即，将第二样本病历信息和第二药品使用说明输入到医嘱审核模型中，医嘱审核模型确定出第二药品使用说明中的各个说明事项与第二样本病历信息相匹配的概率值，以最大化训练样本审核点对应的概率值为目标，对医嘱审核模型信息训练优化。

对第一医嘱数据中的药品进行用药审核可以利用预先训练好的医嘱审核模型，将第一病历信息和第一医嘱数据中的药品的使用说明输入到医嘱审核模型中，该医嘱审核模型可以确定出药品的使用说明中各个说明事项与第一病历信息相匹配的概率值，并将概率值达到预设概率条件的说明事项输出，并将医嘱审核模型输出的说明事项作为目标审核点。

作为一种可选的实现方式，如图3所示，在本申请另一实施例中公开了，以上实施例中的医嘱审核模型的训练过程，具体可以包括如下步骤：

S301、从预先采集的第二药品使用说明中提取样本事项内容构建第二样本病历信息，并将样本事项内容在第二药品使用说明中所属的说明事项作为第二药品使用说明对应的训练样本审核点。

本实施例可以预先从药品教科书知识、医学文献、指南等知识中提取各种药品的使用说明，药品的使用说明中包括若干个说明事项，每个说明事项均对应包含有若干个事项内容，从各种药品的使用说明中选取一个药品的使用说明作为第二药品使用说明，然后从该第二药品使用说明中的所有事项内容中，提取至少一个事项内容作为样本事项内容，利用样本事项内容按照病历格式构建第二样本病历信息，从而将第二样本病历信息和第二药品使用说明作为医嘱审核模型的训练样本。并且，将构建第二样本病历信息的样本事项内容，在第二药品使用说明中所属的说明事项作为第二药品使用说明对应的训练样本审核点。具体步骤如下：

第一，对预先采集的第二药品使用说明进行结构化信息抽取，得到第二药品使用说明中的各个说明事项和各个说明事项各自所包含的事项内容。

本实施例采集了第二药品使用说明后，对该第二药品使用说明进行结构化信息抽取，将第二药品使用说明中的所有说明事项和各个说明事项各自所包含的事项内容抽取出来。其中，从第二药品使用说明中抽取出的说明事项为用药说明事项，例如，适应症、禁忌、不良反应、用法用量等与用药相关的说明事项。抽取的各个说明事项各自所包含的事项内容是抽取出的各个用药说明事项各自所包含的事项内容。

第二，从所有事项内容中提取至少一个样本事项内容，并利用所有样本事项内容构建得到第二样本病历信息。

从第二药品使用说明中结构化信息抽取的所有事项内容中提取至少一个事项内容作为样本事项内容，然后按照病历的形式将所有提取的样本事项内容构建成病历形式的信息作为第二样本病历信息。

第三，将所有样本事项内容在所述第二药品使用说明中所属的说明事项，分别作为所述第二药品使用说明对应的训练样本审核点。

从第二药品使用说明中提取的样本事项内容所属的说明事项，为第二药品使用说明对应的训练样本审核点，即由第二样本病历信息和第二药品使用说明组成的训练样本对应的训练样本审核点。本实施例中训练样本对应的训练样本审核点可以直接根据第二药品使用说明中说明事项与事项内容之间的对应关系，确定出构建第二样本病历信息的样本事项内容对应的说明事项，从而直接确定出对应的训练样本审核点，无需再利用专业且具备临床经验的医师药师进行人工标注训练样本审核点，利用自动构建的训练样本和训练样本对应的训练样本审核点，能够实现对医嘱审核模型的无监督训练，从而能够降低人工成本，避免了由于标注人员对用药审核结果的标注方式不一致，造成的标注规范难以制定的问题，并且还能提高训练样本审核点的客观性。

S302、将第二样本病历信息和第二药品使用说明输入到医嘱审核模型中，医嘱审核模型确定第二药品使用说明中各个说明事项包含的事项内容与第二样本病历信息相匹配的概率值，作为各个说明事项对应的概率值。

将预先构建的训练样本中的第二样本病历信息和第二药品使用说明输入到医嘱审核模型中，医嘱审核模型确定出第二药品使用说明中各个说明事项包含的事项内容与第二样本病历信息相匹配的概率值，作为各个说明事项对应的概率值。如图4所示，医嘱审核模型包括：输入层、语义模型(BERT)、隐层网络、注意力层(Cross-Attention)和激活函数(multi-sigmoid)。训练样本中的第二样本病历信息和第二药品使用说明输入到医嘱审核模型中的输入层，输入层将第二样本病历信息和第二药品使用说明输入到语义模型中对第二样本病历信息和第二药品使用说明进行文本特征提取，得到第二样本病历信息对应的病历文本特征和第二药品使用说明对应的药品文本特征；然后将病历文本特征和药品文本特征输入到隐层网络中对各个文本特征进行隐层表示，从而得到隐层病历文本特征和隐层药品文本特征；然后再利用注意力层的注意力机制对隐层病历文本特征和隐层药品文本特征分别进行上下文信息结合，最后利用激活函数对上下文信息结合后的文本特征进行说明事项分类，确定各个说明事项对应的概率值。

S303、以最大化训练样本审核点对应的概率值为目标，对医嘱审核模型进行优化。

在对医嘱审核模型进行训练时，医嘱审核模型确定了各个说明事项对应的概率值后，由于医嘱审核模型输出的审核点为概率值符合预设概率条件的说明事项，而预设概率条件为概率值大于某预设概率阈值，因此，要以输入到医嘱审核模型中的训练样本对应的训练样本审核点对应的概率值最大化为训练目标，以保证医嘱审核模型输出的审核点与训练样本审核点最为接近。在以输入到医嘱审核模型中的训练样本对应的训练样本审核点对应的概率值最大化为训练目标时，还可以将医嘱审核模型确定的训练样本审核点以外的其他说明事项的概率值最小为训练目标。具体的，还能以输入到医嘱审核模型中的训练样本对应的训练样本审核点对应的概率值符合预设概率条件(距离预设概率条件最近)为训练目标，而其他说明事项的概率值不符合预设概率条件(距离预设概率条件最远)为训练目标。

作为一种可选的实现方式，如图5所示，在本申请另一实施例中公开了，以上实施例的金标准知识库的构建过程，具体可以包括如下步骤：

S501、从预先采集的医院医疗数据中提取第一样本病历信息和第一样本病历信息对应的第一样本医嘱数据，并采集第一样本医嘱数据中的药品的使用说明，将第一样本病历信息和第一样本医嘱数据中的药品的使用说明作为医疗样本数据。

医院的医疗数据库中存储有若干医疗数据，从医院医疗数据中提取出若干组病历和病历对应的医嘱，从而能够采集到第一样本病历信息和第一样本病历信息对应的第一样本医嘱数据，然后从药品教科书知识、医学文献、指南等知识中按照第一样本医嘱数据中的药品的名称检索出药品的使用说明。将第一样本病历信息和第一样本医嘱数据中的药品的使用说明作为医疗样本数据。

S502、分析第一样本医嘱数据中的药品的使用说明中与第一样本病历信息相匹配的说明事项，作为医疗样本审核点，并根据医疗样本审核点，以及预设审核规则，确定医疗样本数据对应的样本医嘱审核结果。

本实施例需要确定出医疗样本数据对应的医疗样本审核点，通过分析第一样本医嘱数据中的药品的使用说明中与第一样本病历信息相匹配的说明事项，将所有相匹配的说明事项作为医疗样本审核点。其中，确定医疗样本数据对应的医疗样本审核点的方式与上述实施例中基于第一病历信息和第一医嘱数据中的药品的使用说明，从使用说明的各说明事项中，确定出与第一病历信息相匹配的说明事项，作为目标审核点的执行方式相同，本实施例不再具体阐述。

确定了医疗样本审核点后，还需要根据医疗样本审核点，以及预设审核规则，确定医疗样本数据对应的样本医嘱审核结果。其中，确定医疗样本数据对应的样本医嘱审核结果的执行方式与上述实施例中根据目标审核点，以及预设审核规则，确定第一医嘱审核结果的执行方式相同，本实施例不再具体阐述。

S503、利用医疗样本数据和样本医嘱审核结果，构建符合预设金标准模板和预设阈值条件的金标准知识库。

本实施例预先设置有预设金标准模板和预设阈值条件，将医疗样本数据和样本医嘱审核结果进行金标准构建，将构建出的信息中符合预设金标准模板和预设阈值条件的信息作为金标准，由所有金标准组成得到金标准知识库。具体步骤如下：

第一，按照预设金标准模板，对医疗样本数据和医疗样本数据对应的样本医嘱审核结果进行金标准构建，得到医疗样本数据对应的候选金标准，并确定各个候选金标准对应的出现频次。

本实施例中，金标准中需要包含有药品名称、审核点、审核结果以及与审核点相关的病历结构化信息，因此，本实施例需要从医疗样本数据中的第一样本医嘱数据确定出药品名称，从医疗样本数据中的第一样本病历信息中提取出与医疗样本审核点相关的病历信息(即第一样本病历信息中属于医疗样本审核点的事项内容)，并按照预先设置的表示结构，将提取出的病历信息进行结构化，得到病历结构化信息。最后，按照预设金标准模板，将药品名称、病历结构化信息、医疗样本审核点和样本医嘱审核结果构建成为符合预设金标准模板的信息，将该信息作为医疗样本数据对应的候选金标准。按照上述方式将预先采集的所有医疗样本数据、医疗样本审核点和样本医嘱审核结果均构建成为候选金标准后，由于不同组的医疗样本数据对应的候选金标准可能为相同的信息，那么此时将候选金标准为相同信息的候选金标准作为同一个候选金标准。本实施例需要统计各个候选金标准对应的出现频次，例如，若医疗样本数据包括5组，但是5组医疗样本数据对应的候选金标准中仅包括2种，即A和B，其中三组医疗样本数据对应的候选金标准均为A，两组医疗样本数据对应的候选金标准均为B，那么此时将候选金标准A的出现频次确定为3，候选金标准B的出现频次确定为2。

本实施例中，预设金标准模板可以为：{药品名：str，审核点标签：str，审核结果：str，审核点关注患者病历结构化信息：{}}。针对该预设金标准模板的示例可以为：{药品名：头孢拉定胶囊，审核点标签：禁忌，审核结果：用药不合理，审核点相关的病历结构化信息：{症状:(发热，头痛)，年龄：20.9岁，....，过敏史：(青霉素过敏)}}。

第二，将出现频次符合预设阈值条件的候选金标准组合成金标准知识库。

本实施例根据各个候选金标准的出现频次，确定候选金标准是否可以作为金标准组件金标准知识库。即，将所有出现频次符合预设阈值条件的候选金标准均作为金标准，然后，将所有金标准组合成为金标准知识库。候选金标准的出现频次符合预设阈值条件，则说明候选金标准的出现频次很多，即较多的医生认为该候选金标准对应的审核结果是正确的，该候选金标准具有一定的准确度，可以作为金标准来对用药审核进行二次审查。

示例性装置

与上述医嘱用药审核方法相对应的，本申请实施例还公开了一种医嘱用药审核装置，参见图6所示，该装置包括：

用药分析模块100，用于基于第一病历信息和第一医嘱数据中的药品的使用说明，从使用说明的各说明事项中，确定出与第一病历信息相匹配的说明事项，作为目标审核点；第一病历信息与第一医嘱数据相对应；在第一病历信息中，记载有与第一病历信息相匹配的说明事项所包含的至少一项事项内容；

审核确定模块110，用于根据目标审核点，以及预设审核规则，确定第一医嘱审核结果，第一医嘱审核结果用于表示第一医嘱数据中的药品是否使用合理。

通过上述介绍可见，本申请实施例提出的医嘱用药审核装置能够直接根据病历和医嘱数据中药品的使用说明，对医嘱数据中的用药进行自动审核，从而能够降低医嘱用药审核的人工成本，提高医嘱用药审核的客观性和准确度。

作为一种可选的实现方式，在本申请另一实施例中公开了，以上实施例的医嘱用药审核装置，还包括：金标准审核模块。

金标准审核模块，用于根据第一医嘱审核结果，以及预先构建的金标准知识库，确定对第一医嘱数据的用药审核结果，用药审核结果用于表示用药是否合理；

金标准知识库包括由医疗样本数据以及医疗样本数据对应的样本医嘱审核结果组成的金标准，且金标准的出现频次符合预设阈值条件；医疗样本数据包括：第一样本病历信息和第一样本医嘱数据中的药品的使用说明，第一样本病历信息与第一样本医嘱数据相对应。

作为一种可选的实现方式，在本申请另一实施例中公开了，以上实施例的金标准审核模块，包括：构建单元、检索单元和确定单元。

构建单元，用于按照预设金标准模板，利用第一病历信息和第一医嘱审核结果，构建得到符合预设金标准模板的审核特征；

检索单元，用于从预先构建的金标准知识库中，检索是否存在与审核特征相同的金标准，得到检索结果；

确定单元，用于根据检索结果和第一医嘱审核结果，确定对第一医嘱数据的用药审核结果。

作为一种可选的实现方式，在本申请另一实施例中公开了，以上实施例的确定单元，具体用于：

若检索结果表示金标准知识库中存在与审核特征相同的金标准，则将第一医嘱审核结果作为第一医嘱数据的用药审核结果；

若检索结果表示金标准知识库中不存在与审核特征相同的金标准，则输出对第一医嘱审核结果进行人工审核的提示信息，并接收提示信息对应的反馈信息；

若反馈信息表示第一医嘱审核结果正确，则将第一医嘱审核结果作为第一医嘱数据的用药审核结果。

作为一种可选的实现方式，在本申请另一实施例中公开了，以上实施例的用药分析模块100，具体用于：

通过将第一病历信息与第一医嘱数据中的药品的使用说明进行文本匹配，从第一病历信息中确定出目标事项内容，目标事项内容属于使用说明中的任意候选说明事项，候选说明事项包括用药说明事项；

从药品的使用说明中，提取目标事项内容所属的说明事项，作为目标审核点。

作为一种可选的实现方式，在本申请另一实施例中公开了，以上实施例的用药分析模块100，具体还用于：

将第一病历信息和第一医嘱数据中的药品的使用说明输入到预先训练的医嘱审核模型中，得到目标审核点；

医嘱审核模型，是通过对预先构建的第二样本病历信息和第二药品使用说明进行用药审核训练得到的；用药审核训练包括确定第二药品使用说明中的各个说明事项与第二样本病历信息相匹配的概率值，并最大化训练样本审核点对应的概率值；第二样本病历信息是通过从第二药品使用说明中提取的样本事项内容构建的，训练样本审核点为第二药品使用说明中，样本事项内容所属的说明事项。

作为一种可选的实现方式，在本申请另一实施例中公开了，以上实施例的医嘱用药审核装置还包括：训练样本确定模块、概率确定模块和优化模块。

训练样本确定模块，用于从预先采集的第二药品使用说明中提取样本事项内容构建第二样本病历信息，并将样本事项内容在第二药品使用说明中所属的说明事项作为第二药品使用说明对应的训练样本审核点；

概率确定模块，用于将第二样本病历信息和第二药品使用说明输入到医嘱审核模型中，医嘱审核模型确定第二药品使用说明中各个说明事项包含的事项内容与第二样本病历信息相匹配的概率值，作为各个说明事项对应的概率值；

优化模块，用于以最大化训练样本审核点对应的概率值为目标，对医嘱审核模型进行优化。

作为一种可选的实现方式，在本申请另一实施例中公开了，以上实施例的训练样本确定模块，具体用于：

对预先采集的第二药品使用说明进行结构化信息抽取，得到第二药品使用说明中的各个说明事项和各个说明事项各自所包含的事项内容；

从所有事项内容中提取至少一个样本事项内容，并利用所有样本事项内容构建得到第二样本病历信息；

将所有样本事项内容在第二药品使用说明中所属的说明事项，分别作为第二药品使用说明对应的训练样本审核点。

作为一种可选的实现方式，在本申请另一实施例中公开了，以上实施例的医嘱用药审核装置还包括：医疗样本确定模块、医疗样本用药分析模块、金标准构建模块。

医疗样本确定模块，用于从预先采集的医院医疗数据中提取第一样本病历信息和第一样本病历信息对应的第一样本医嘱数据，并采集第一样本医嘱数据中的药品的使用说明，将第一样本病历信息和第一样本医嘱数据中的药品的使用说明作为医疗样本数据；

医疗样本用药分析模块，用于分析第一样本医嘱数据中的药品的使用说明中与第一样本病历信息相匹配的说明事项，作为医疗样本审核点，并根据医疗样本审核点，以及预设审核规则，确定医疗样本数据对应的样本医嘱审核结果；

金标准构建模块，用于利用医疗样本数据和样本医嘱审核结果，构建符合预设金标准模板和预设阈值条件的金标准知识库。

作为一种可选的实现方式，在本申请另一实施例中公开了，以上实施例的金标准构建模块，具体用于：

按照预设金标准模板，对医疗样本数据和医疗样本数据对应的样本医嘱审核结果进行金标准构建，得到医疗样本数据对应的候选金标准，并确定各个候选金标准对应的出现频次；

将出现频次符合预设阈值条件的候选金标准组合成金标准知识库。

本实施例提供的医嘱用药审核装置，与本申请上述实施例所提供的医嘱用药审核方法属于同一申请构思，可执行本申请上述任意实施例所提供的医嘱用药审核方法，具备执行医嘱用药审核方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请上述实施例提供的医嘱用药审核方法的具体处理内容，此处不再加以赘述。

示例性电子设备、存储介质和计算机程序产品

与上述医嘱用药审核方法相对应的，本申请实施例还公开了一种电子设备，参见图7所示，该电子设备包括：

存储器200和处理器210；

其中，存储器200与处理器210连接，用于存储程序；

处理器210，用于通过运行存储器200中存储的程序，实现上述任一实施例公开的医嘱用药审核方法。

具体地，上述电子设备还可以包括：总线、通信接口220、输入设备230和输出设备240。

处理器210、存储器200、通信接口220、输入设备230和输出设备240通过总线相互连接。其中：

总线可包括一通路，在计算机系统各个部件之间传送信息。

处理器210可以是通用处理器，例如通用中央处理器(CPU)、微处理器等，也可以是特定应用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)，或一个或多个用于控制本申请方案程序执行的集成电路。还可以是数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现成可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。

处理器210可包括主处理器，还可包括基带芯片、调制解调器等。

存储器200中保存有执行本申请技术方案的程序，还可以保存有操作系统和其他关键业务。具体地，程序可以包括程序代码，程序代码包括计算机操作指令。更具体的，存储器200可以包括只读存储器(read-only memory，ROM)、可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备、随机存取存储器(random access memory，RAM)、可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备、磁盘存储器、flash等等。

输入设备230可包括接收用户输入的数据和信息的装置，例如键盘、鼠标、摄像头、扫描仪、光笔、语音输入装置、触摸屏、计步器或重力感应器等。

输出设备240可包括允许输出信息给用户的装置，例如显示屏、打印机、扬声器等。

通信接口220可包括使用任何收发器一类的装置，以便与其他设备或通信网络通信，如以太网，无线接入网(RAN)，无线局域网(WLAN)等。

处理器210执行存储器200中所存放的程序，以及调用其他设备，可用于实现本申请上述实施例所提供的医嘱用药审核方法的各个步骤。

本申请另一实施例还提供了一种存储介质，该存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时，实现上述任一实施例提供的医嘱用药审核方法的各个步骤。

除了上述方法和设备以外，本申请的实施例还可以是计算机程序产品，其包括计算机程序指令，计算机程序指令在被处理器210运行时使得处理器210执行上述实施例所提供的医嘱用药审核方法的各个步骤。

计算机程序产品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申请实施例操作的程序代码，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。

此外，本申请的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，计算机程序指令在被处理器运行时使得处理器210执行上述实施例所提供的医嘱用药审核方法的各个步骤。

所述计算机可读存储介质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包括但不限于电、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。

具体的，上述的电子设备、计算机程序产品和存储介质的各个部分的具体工作内容，以及计算机程序产品或者上述的存储介质上的计算机程序被处理器运行时的具体处理内容，均可以参见上述的医嘱用药审核方法的各个实施例的内容，此处不再赘述。

对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必需的。

需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

本申请各实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减，各实施例中记载的技术特征可以进行替换或者组合。

本申请各实施例中装置及终端中的模块和子模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。

本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的终端，装置和方法，可以通过其他的方式实现。例如，以上所描述的终端实施例仅仅是示意性的，例如，模块或子模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个子模块或模块可以结合或者可以集成到另一个模块，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其他的形式。

作为分离部件说明的模块或子模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块或子模块的部件可以是或者也可以不是物理模块或子模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块或子模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块或子模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能模块或子模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块或子模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块或子模块集成在一个模块中。上述集成的模块或子模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块或子模块的形式实现。

专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件单元，或者二者的结合来实施。软件单元可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其他形式的存储介质中。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性地包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其他实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (13)

1.一种医嘱用药审核方法，其特征在于，包括：

基于第一病历信息和第一医嘱数据中的药品的使用说明，从所述使用说明的各说明事项中，确定出与所述第一病历信息相匹配的说明事项，作为目标审核点；所述第一病历信息与所述第一医嘱数据相对应；在所述第一病历信息中，记载有与所述第一病历信息相匹配的说明事项所包含的至少一项事项内容；

根据所述目标审核点，以及预设审核规则，确定第一医嘱审核结果，所述第一医嘱审核结果用于表示所述第一医嘱数据中的药品是否使用合理。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

根据所述第一医嘱审核结果，以及预先构建的金标准知识库，确定对所述第一医嘱数据的用药审核结果，所述用药审核结果用于表示用药是否合理；

所述金标准知识库包括由医疗样本数据以及所述医疗样本数据对应的样本医嘱审核结果组成的金标准，且所述金标准的出现频次符合预设阈值条件；所述医疗样本数据包括：第一样本病历信息和第一样本医嘱数据中的药品的使用说明，所述第一样本病历信息与所述第一样本医嘱数据相对应。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述第一医嘱审核结果，以及预先构建的金标准知识库，确定对所述第一医嘱数据的用药审核结果，包括：

按照预设金标准模板，利用所述第一病历信息和所述第一医嘱审核结果，构建得到符合所述预设金标准模板的审核特征；

从预先构建的金标准知识库中，检索是否存在与所述审核特征相同的金标准，得到检索结果；

根据所述检索结果和所述第一医嘱审核结果，确定对所述第一医嘱数据的用药审核结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述检索结果和所述第一医嘱审核结果，确定对所述第一医嘱数据的用药审核结果，包括：

若所述检索结果表示金标准知识库中存在与所述审核特征相同的金标准，则将所述第一医嘱审核结果作为所述第一医嘱数据的用药审核结果；

若所述检索结果表示金标准知识库中不存在与所述审核特征相同的金标准，则输出对所述第一医嘱审核结果进行人工审核的提示信息，并接收所述提示信息对应的反馈信息；

若所述反馈信息表示所述第一医嘱审核结果正确，则将所述第一医嘱审核结果作为所述第一医嘱数据的用药审核结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于第一病历信息和第一医嘱数据中的药品的使用说明，从所述使用说明的各说明事项中，确定出与所述第一病历信息相匹配的说明事项，作为目标审核点，包括：

通过将第一病历信息与第一医嘱数据中的药品的使用说明进行文本匹配，从所述第一病历信息中确定出目标事项内容，所述目标事项内容属于所述使用说明中的任意候选说明事项，所述候选说明事项包括用药说明事项；

从所述药品的使用说明中，提取所述目标事项内容所属的说明事项，作为目标审核点。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于第一病历信息和第一医嘱数据中的药品的使用说明，从所述使用说明的各说明事项中，确定出与所述第一病历信息相匹配的说明事项，作为目标审核点，包括：

将所述第一病历信息和所述第一医嘱数据中的药品的使用说明输入到预先训练的医嘱审核模型中，得到目标审核点；

所述医嘱审核模型，是通过对预先构建的第二样本病历信息和第二药品使用说明进行用药审核训练得到的；所述用药审核训练包括确定所述第二药品使用说明中的各个说明事项与所述第二样本病历信息相匹配的概率值，并最大化训练样本审核点对应的概率值；所述第二样本病历信息是通过从所述第二药品使用说明中提取的样本事项内容构建的，所述训练样本审核点为所述第二药品使用说明中，所述样本事项内容所属的说明事项。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述医嘱审核模型的训练过程，包括：

从预先采集的第二药品使用说明中提取样本事项内容构建第二样本病历信息，并将样本事项内容在所述第二药品使用说明中所属的说明事项作为所述第二药品使用说明对应的训练样本审核点；

将所述第二样本病历信息和所述第二药品使用说明输入到所述医嘱审核模型中，所述医嘱审核模型确定所述第二药品使用说明中各个说明事项包含的事项内容与所述第二样本病历信息相匹配的概率值，作为各个说明事项对应的概率值；

以最大化所述训练样本审核点对应的概率值为目标，对所述医嘱审核模型进行优化。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，从预先采集的第二药品使用说明中提取样本事项内容构建第二样本病历信息，并将样本事项内容在所述第二药品使用说明中所属的说明事项作为所述第二药品使用说明对应的训练样本审核点，包括：

对预先采集的第二药品使用说明进行结构化信息抽取，得到所述第二药品使用说明中的各个说明事项和各个说明事项各自所包含的事项内容；

从所有事项内容中提取至少一个样本事项内容，并利用所有样本事项内容构建得到第二样本病历信息；

将所有样本事项内容在所述第二药品使用说明中所属的说明事项，分别作为所述第二药品使用说明对应的训练样本审核点。

9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述金标准知识库的构建过程包括：

从预先采集的医院医疗数据中提取第一样本病历信息和所述第一样本病历信息对应的第一样本医嘱数据，并采集所述第一样本医嘱数据中的药品的使用说明，将所述第一样本病历信息和所述第一样本医嘱数据中的药品的使用说明作为医疗样本数据；

分析所述第一样本医嘱数据中的药品的使用说明中与所述第一样本病历信息相匹配的说明事项，作为医疗样本审核点，并根据所述医疗样本审核点，以及预设审核规则，确定所述医疗样本数据对应的样本医嘱审核结果；

利用所述医疗样本数据和所述样本医嘱审核结果，构建符合预设金标准模板和预设阈值条件的金标准知识库。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，利用所述医疗样本数据和所述样本医嘱审核结果，构建符合预设金标准模板和预设阈值条件的金标准知识库，包括：

按照预设金标准模板，对所述医疗样本数据和所述医疗样本数据对应的样本医嘱审核结果进行金标准构建，得到所述医疗样本数据对应的候选金标准，并确定各个候选金标准对应的出现频次；

将出现频次符合预设阈值条件的候选金标准组合成金标准知识库。

11.一种医嘱用药审核装置，其特征在于，包括：

用药分析模块，用于基于第一病历信息和第一医嘱数据中的药品的使用说明，从所述使用说明的各说明事项中，确定出与所述第一病历信息相匹配的说明事项，作为目标审核点；所述第一病历信息与所述第一医嘱数据相对应；在所述第一病历信息中，记载有与所述第一病历信息相匹配的说明事项所包含的至少一项事项内容；

审核确定模块，用于根据所述目标审核点，以及预设审核规则，确定第一医嘱审核结果，所述第一医嘱审核结果用于表示所述第一医嘱数据中的药品是否使用合理。

12.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；

其中，所述存储器与所述处理器连接，用于存储程序；

所述处理器，用于通过运行所述存储器中的程序，实现如权利要求1至10中任一项所述的医嘱用药审核方法。

13.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质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10中任一项所述的医嘱用药审核方法。