本發(fā)明涉及電子病歷數(shù)據(jù)處理,具體涉及用于阿爾茲海默病電子病歷信息的錄入方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù):
1、阿爾茲海默?。╝lzheimer's?disease,ad)是一種多發(fā)老年期的常見疾病,患者通常表現(xiàn)出不可逆性記憶減退、認知與語言功能障礙。由于阿爾茲海默病發(fā)病機制不明確,缺乏對因治療的藥物,阿爾茲患者的醫(yī)療健康照護問題備受關(guān)注。全面收集阿爾茲海默病患者的信息有利于提供個體化治療方案,改善治療效果,但阿爾茲海默癥患者相關(guān)病史信息在采集收錄過程中存在信息利用率不高的相關(guān)缺陷。
2、現(xiàn)有阿爾茲海默癥患者電子病歷信息在錄入時通過分析每個詞組的使用頻率判斷詞組的重要程度,從而構(gòu)建醫(yī)護人員在電子病歷信息錄入時的待選詞組列表;由于在獲取醫(yī)護人員的錄入詞組時,可能詞組名稱會出現(xiàn)錯誤,導(dǎo)致每個詞組的易錄入性不同,同時醫(yī)護人員的工作狀態(tài)也會影響詞組錄入的準確性,若僅通過詞組的重要程度來構(gòu)建待選詞組列表,不考慮詞組的易錄入性,會導(dǎo)致最終構(gòu)建的待選詞組列表不佳,不便于醫(yī)護人員通過構(gòu)建的待選詞組列表錄入電子病歷信息。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、為解決上述問題,本發(fā)明提供用于阿爾茲海默病電子病歷信息的錄入方法及系統(tǒng)。
2、本發(fā)明的用于阿爾茲海默病電子病歷信息的錄入方法及系統(tǒng)采用如下技術(shù)方案:
3、本發(fā)明一個實施例提供了用于阿爾茲海默病電子病歷信息的錄入方法,該方法包括以下步驟:
4、獲取醫(yī)護人員在預(yù)設(shè)最近一段時間錄入電子病歷時的若干病歷數(shù)據(jù),對病歷數(shù)據(jù)進行分詞,得到若干詞組;獲取醫(yī)護人員在預(yù)設(shè)最近一段時間內(nèi)每天的工作時長、每個詞組的錄入時長、錄入每張電子病歷時的語音信號、每個語音信號中每個時刻醫(yī)護人員的發(fā)音速率和語調(diào)特征;
5、根據(jù)詞組在電子病歷中的出現(xiàn)頻率和分布情況,獲取每個詞組的重要度;在所有電子病歷中獲取每個詞組出現(xiàn)不同錯誤的次數(shù);根據(jù)錯誤次數(shù)獲取每種錯誤的分布情況,根據(jù)錯誤的分布情況獲取每個詞組的綜合錯誤率;根據(jù)詞組的錄入時長、綜合錯誤率,得到每個詞組的易錄入性;
6、根據(jù)醫(yī)護人員的工作時長,獲取每個語音信號中每個時刻醫(yī)護人員的第一工作狀態(tài);根據(jù)發(fā)音速率和語調(diào)特征的大小,獲取每個語音信號中每個時刻醫(yī)護人員的第二工作狀態(tài);根據(jù)相同時刻醫(yī)護人員的第一工作狀態(tài)和第二工作狀態(tài),得到每個語音信號中每個時刻醫(yī)護人員的綜合工作狀態(tài);
7、根據(jù)每個時刻醫(yī)護人員的綜合工作狀態(tài)和詞組出現(xiàn)錯誤的比例情況,對易錄入性進行修正,得到每個詞組修正后的易錄入性;結(jié)合詞組的重要度和修正后的易錄入性,獲取每個詞組的優(yōu)先級;根據(jù)優(yōu)先級的大小構(gòu)建醫(yī)護人員在電子病歷信息錄入時的待選詞組列表。
8、進一步地,所述根據(jù)詞組在電子病歷中的出現(xiàn)頻率和分布情況,獲取每個詞組的重要度,包括的具體步驟如下:
9、將任意一個詞組,記為目標詞組;獲取所有病歷數(shù)據(jù)經(jīng)過分詞后得到的詞組總數(shù)量和目標詞組出現(xiàn)的數(shù)量,將目標詞組出現(xiàn)的數(shù)量與詞組總數(shù)量的比值,作為目標詞組在電子病歷中的出現(xiàn)頻率;將所有電子病歷中目標詞組出現(xiàn)數(shù)量的標準差的反比例值,作為目標詞組在電子病歷中的分布均勻度;將所述出現(xiàn)頻率、所述分布均勻度進行融合,得到目標詞組的重要度。
10、進一步地,所述根據(jù)錯誤次數(shù)獲取每種錯誤的分布情況,根據(jù)錯誤的分布情況獲取每個詞組的綜合錯誤率,包括的具體步驟如下:
11、將任意一個詞組,記為目標詞組;將目標詞組出現(xiàn)每種錯誤的次數(shù)與目標詞組出現(xiàn)錯誤總次數(shù)的比值,作為目標詞組出現(xiàn)每種錯誤的分布情況;預(yù)設(shè)目標詞組出現(xiàn)每種錯誤的重要因子;將目標詞組出現(xiàn)每種錯誤的分布情況、重要因子進行融合,得到目標詞組出現(xiàn)每種錯誤的初始綜合錯誤率,將目標詞組出現(xiàn)所有種錯誤的初始綜合錯誤率進行累加并歸一化,得到目標詞組的綜合錯誤率。
12、進一步地,所述根據(jù)詞組的錄入時長、綜合錯誤率,得到每個詞組的易錄入性,包括的具體步驟如下:
13、將任意一個詞組,記為目標詞組;獲取醫(yī)護人員在所有電子病歷中錄入目標詞組的平均時長;將所述目標詞組的平均時長、目標詞組的綜合錯誤率進行融合,得到目標詞組的易錄入性。
14、進一步地,所述根據(jù)醫(yī)護人員的工作時長,獲取每個語音信號中每個時刻醫(yī)護人員的第一工作狀態(tài),包括的具體步驟如下:
15、將任意一個語音信號,記為目標語音信號;將目標語音信號中任意一個時間,記為目標時刻;將目標時刻所屬的工作日,記為目標工作日;將截止到目標時刻醫(yī)護人員在目標工作日的工作時長的反比例值,作為目標時刻醫(yī)護人員的第一工作狀態(tài)。
16、進一步地,所述根據(jù)發(fā)音速率和語調(diào)特征的大小,獲取每個語音信號中每個時刻醫(yī)護人員的第二工作狀態(tài),包括的具體步驟如下:
17、若目標語音信號中目標時刻的發(fā)音速率小于目標語音信號中所有時刻發(fā)音速率的均值,且目標語音信號中目標時刻的語調(diào)特征小于目標語音信號中所有時刻語調(diào)特征的均值,將所有時刻發(fā)音速率均值與目標時刻發(fā)音速率的差值的倒數(shù)、所有時刻語調(diào)特征均值與目標時刻語調(diào)特征的差值的倒數(shù)的乘積,作為目標時刻醫(yī)護人員的第二工作狀態(tài);
18、若目標語音信號中目標時刻的發(fā)音速率小于目標語音信號中所有時刻發(fā)音速率的均值,且目標語音信號中目標時刻的語調(diào)特征大于或等于目標語音信號中所有時刻語調(diào)特征的均值,將所有時刻發(fā)音速率均值與目標時刻發(fā)音速率的差值的倒數(shù),作為目標時刻醫(yī)護人員的第二工作狀態(tài);
19、若目標語音信號中目標時刻的發(fā)音速率大于或等于目標語音信號中所有時刻發(fā)音速率的均值,且目標語音信號中目標時刻的語調(diào)特征小于目標語音信號中所有時刻語調(diào)特征的均值,將所有時刻語調(diào)特征均值與目標時刻語調(diào)特征的差值的倒數(shù),作為目標時刻醫(yī)護人員的第二工作狀態(tài);
20、若目標語音信號中目標時刻的發(fā)音速率大于或等于目標語音信號中所有時刻發(fā)音速率的均值,且目標語音信號中目標時刻的語調(diào)特征大于或等于目標語音信號中所有時刻語調(diào)特征的均值,令目標時刻醫(yī)護人員的第二工作狀態(tài)為1。
21、進一步地,所述根據(jù)相同時刻醫(yī)護人員的第一工作狀態(tài)和第二工作狀態(tài),得到每個語音信號中每個時刻醫(yī)護人員的綜合工作狀態(tài),包括的具體步驟如下:
22、將目標時刻醫(yī)護人員的第一工作狀態(tài)與第二工作狀態(tài)的乘積,作為目標時刻醫(yī)護人員的綜合工作狀態(tài)。
23、進一步地,所述根據(jù)每個時刻醫(yī)護人員的綜合工作狀態(tài)和詞組出現(xiàn)錯誤的比例情況,對易錄入性進行修正,得到每個詞組修正后的易錄入性,包括的具體步驟如下:
24、將任意一個詞組,記為目標詞組;將任意一個語音信號,記為目標語音信號;將目標語音信號中任意一個時間,記為目標時刻;獲取目標時刻醫(yī)護人員的綜合工作狀態(tài);將目標語音信號截止到目標時刻在對應(yīng)的電子病歷中目標詞組出現(xiàn)錯誤的次數(shù)、目標語音信號在對應(yīng)的電子病歷中目標詞組出現(xiàn)錯誤的總次數(shù)的比值,作為目標詞組出現(xiàn)錯誤的比例情況;將所述目標時刻醫(yī)護人員的綜合工作狀態(tài)、所述目標詞組出現(xiàn)錯誤的比例情況的乘積的反比例值,作為目標語音信號中目標時刻的綜合修正因子,根據(jù)所有語音信號中所有時刻的綜合修正因子的累加值對目標詞組的易錄入性進行加權(quán)修正,得到目標詞組修正后的易錄入性。
25、進一步地,所述根據(jù)每個詞組的重要度和修正后的易錄入性,獲取每個詞組的優(yōu)先級,包括的具體步驟如下:
26、將任意一個詞組,記為目標詞組;獲取目標詞組修正后的易錄入性,將目標詞組修正后的易錄入性輸入到以自然常數(shù)為底的負指數(shù)函數(shù)中;將輸出結(jié)果與目標詞組重要度的乘積記為目標詞組的優(yōu)先級。
27、本發(fā)明還提出了用于阿爾茲海默病電子病歷信息的錄入系統(tǒng),包括存儲器和處理器,所述處理器執(zhí)行所述存儲器存儲的計算機程序,以實現(xiàn)前述所述方法的步驟。
28、本發(fā)明的技術(shù)方案的有益效果是:本發(fā)明在獲取到醫(yī)護人員在預(yù)設(shè)最近一段時間錄入電子病歷時的若干病歷數(shù)據(jù)后,首先通過分析詞組在電子病歷中的出現(xiàn)頻率和分布情況,獲取每個詞組的重要度;而后通過分析詞組的錄入時長、綜合錯誤率,得到每個詞組的易錄入性,并結(jié)合醫(yī)護人員的綜合工作狀態(tài)和詞組出現(xiàn)錯誤的比例情況,對易錄入性進行修正,得到每個詞組修正后的易錄入性,使得詞組的易錄入性更加準確,從而更好的確定詞組的優(yōu)先級;在獲取醫(yī)護人員的綜合工作狀態(tài)時,分別對醫(yī)護人員的工作時長、醫(yī)護人員工作時語音信號的發(fā)音速率和語調(diào)特征進行了分析,使得醫(yī)護人員的工作狀態(tài)量化更加準確;最終通過結(jié)合詞組的重要度和修正后的易錄入性,獲取每個詞組的優(yōu)先級,通過優(yōu)先級的大小構(gòu)建醫(yī)護人員在電子病歷信息錄入時的待選詞組列表,提高了構(gòu)建待選詞組列表的合理性,便于醫(yī)護人員通過構(gòu)建的待選詞組列表更好的錄入電子病歷信息。