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南京大学;江苏万维艾斯网络智能产业创新中心有限公司王超获国家专利权

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龙图腾网获悉南京大学;江苏万维艾斯网络智能产业创新中心有限公司申请的专利一种使用标记与评分机制优化电子病历检索准确度的方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114936268B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202210528684.7,技术领域涉及:G06F16/3331;该发明授权一种使用标记与评分机制优化电子病历检索准确度的方法是由王超;高阳;方建文设计研发完成,并于2022-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

一种使用标记与评分机制优化电子病历检索准确度的方法在说明书摘要公布了:本发明提供了一种使用标记与评分机制优化电子病历检索准确度的方法,属于信息检索与分析技术领域。通过定制化Elasticsearch分析器实现对用户原始病症输入中阴性描述的过滤以及同义词的填充得到原始分词列表,利用BiLSTM‑CRF深度学习模型训练部署得到一个否定词及其覆盖域的标记系统,通过该标记系统得到原始输入的标记序列,结合标记序列与原始分词列表得到赋予阴阳性特征的分词列表;通过重构查询条件输入到Elasticsearch后,对每一条返回结果重输入到评分系统中根据发明的评分算法重新计算评分,按最后评分从大到小的顺序返回给用户最后的结果。本发明极大地改善了医疗文本病症检索产生的假阳性和假阴性问题,为医生及患者提供了更加可靠的查询服务。

本发明授权一种使用标记与评分机制优化电子病历检索准确度的方法在权利要求书中公布了:1.一种使用标记与评分机制优化电子病历检索准确度的方法,包括如下步骤: 步骤1、定制化Elasticsearch分析器,使输入的查询文本按照策略进行处理; 步骤2、基于文本电子病例数据,对样本数据进行否定词及其否定范围进行标记,基于标记好的训练文本数据,利用BiLSTM-CRF深度学习模型训练得到文本中否定词及其否定范围的序列标注模型,将训练得到的模型封装部署得到标记系统; 步骤3、把用户原始病症查询文本输入到步骤1中的Elasticsearch分析器得到病症分词列表rawTokens; 步骤4、把用户原始病症查询文本输入到步骤2中的标记系统得到原始病症查询文本的标记序列; 步骤5、基于步骤3得到的病症分词列表以及步骤4得到的标记序列,若病症分词列表中的分词在标记序列中位于否定范围内,则为该分词赋予阴性特征,否则为该分词赋予阳性特征,最后得到带有符号标记的分词列表signTokens; 步骤6、基于步骤5得到的带有阴阳性标记特征的分词列表,配合阴阳性词库重构查询条件; 步骤7、将步骤6得到的查询条件输入到Elasticsearch分析器中,得到返回结果列表; 步骤8、对步骤7中的返回的每一条结果利用评分系统重新进行打分,其中评分系统基于以下流程操作: 8.1、基于步骤3得到的rawTokens构建正则表达式,抽取返回结果中包含病症列表中至少一项的句子; 8.2、将每一条抽取得到的句子输入到步骤2构建的标记系统,得到句子的标记序列; 8.3、根据病症分词在句子中的阴阳性特征与步骤5得到的带有阴阳性特征的分词signTokens进行分析比较,若一致则将该分词记录到命中正确的字典R中,若不一致则将该分词记录到命中错误的字典E中; 8.4、按如下公式计算当前返回结果的最终评分; 其中R为正确命中的分词及其次数字典集合,E为错误命中的分词及其次数字典集合,m为衰减因子; 8.5、对所有评分结果按从大到小的顺序排序,返回最终的查询结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人南京大学;江苏万维艾斯网络智能产业创新中心有限公司,其通讯地址为:210023 江苏省南京市栖霞区仙林大道163号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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