一种基于AI语言模型辅助的电子病例表验证系统的制作方法

本发明涉及电子病例验证，尤其涉及一种基于ai语言模型辅助的电子病例表验证系统。

背景技术：

1、在医疗科研项目研究领域，通常需要对科研项目对应的大量数据进行收集、管理、统计和分析，可以采用病例报告表记录每一名受试者在不同阶段的症状、体征或检测数据，为了便于对众多受试者的数据进行管理，相关技术中使用电子病例报告代替纸质病例报告表来对受试者数据进行及时收集和管理，但现有技术存在将非电子信息转化成电子病例表存在转化过程数据丢失导致形成的电子病例表不准确进而造成电子病例表验证过程效率低的问题。

2、中国专利：cn115732051a公开了一种电子病例报告的生成方法、装置和电子设备，涉及计算机技术，尤其涉及医疗表单设计、医疗表单数据管理等技术领域。具体实现方案为：确定待创建的电子病例报告的表单属性，表单属性包括目标表单数据获取方式，目标表单数据获取方式为结构化抽取方式或人工录入方式；显示字段的与目标表单数据获取方式匹配的字段属性配置项；根据到的对字段属性配置项的编辑操作，确定选择操作指示的字段的目标字段配置；根据多个字段分别对应的目标字段配置生成电子病例报告。降低了用户创建多样化电子病例报告的复杂度，提高了创建多样化电子病例报告的效率。

3、由此可见，现有技术存在对电子病例表形成过程控制不够精准导致形成的电子病例表准确性和完整性低进而导致电子病例表验证过程不准确的问题。

技术实现思路

1、为此，本发明提供基于ai语言模型辅助的电子病例表验证系统，用以克服现有技术中对电子病例表形成过程控制不够精准导致形成的电子病例表准确性和完整性低进而导致电子病例表验证过程不准确的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供基于ai语言模型辅助的电子病例表验证系统，包括：

3、数据获取模块，其用以获取纸质病例信息或非电子形式的医疗记录信息；

4、信息输出模块，其与所述数据获取模块相连，用以根据所述数据获取模块获取到的非电子信息的运动轨迹中经过的科室数量确定所述非电子信息的输出模式以得到病例文本信息；

5、语言模型模块，其与所述信息输出模块相连，用以使用经过训练后的ai语言模型对输出后的病例文本信息进行文本分析和实体识别，并对文本分析和实体识别后的病例文本信息抽取和结构化处理；

6、预警模块，其与所述语言模型模块相连，用以根据所述语言模型模块处理后的电子病例文本信息的合格性确定发出预警；

7、病例验证模块，其与所述预警模块相连，用以根据转化后合格的电子病例表信息与所述数据预处理模块预处理之前的相似度确定电子病例表的验证方式；

8、所述预警模块根据对电子病例文本信息中添加数据量中符合标准的数据量以及符合结构的数据数量分析确定电子病例文本信息的合格性；

9、所述病例验证模块根据电子病例表的完整程度以及添加信息的数据量确定所述电子病例表的合格性。

10、进一步地，所述信息输出模块根据所述非电子信息的运动轨迹中经过的科室数量小于预设科室数量的比对结果确定对所述非电子信息预处理并输出病例文本信息，所述信息输出模块根据所述非电子信息的运动轨迹中经过的科室数量大于等于预设科室数量的比对结果确定进行二次判定

11、进一步地，所述信息输出模块在进行二次判定的条件下，所述信息输出模块根据所述非电子信息的文本长度大于等于预设文本长度的比对结果确定对所述非电子信息预处理并输出病例文本信息，所述信息输出模块根据所述非电子信息的文本长度小于预设文本长度的比对结果确定不对所述非电子信息预处理并输出病例文本信息。

12、进一步地，所述语言模型模块使用经过训练后的ai语言模型对所述病例文本信息进行文本分析和实体识别，并对文本分析和实体识别后的病例文本信息抽取和结构化处理。

13、进一步地，所述预警模块根据所述语言模型模块处理后的电子病例文本信息的合格性评价值小于预设合格性评价值的比对结果确定发出预警，所述预警模块根据所述语言模型模块处理后的电子病例文本信息的合格性评价值大于等于预设合格性评价值的比对结果确定不发出预警。

14、进一步地，所述预警模块在确定发出预警的条件下，所述预警模块根据电子病例文本信息的添加数据量大于预设添加数据量的比对结果确定对添加的数据标记。

15、进一步地，所述预警模块在确定发出预警的条件下，所述预警模块根据电子病例文本信息的添加数据量小于等于预设添加数据量的比对结果确定对ai语言模型的训练数据的数量预警。

16、进一步地，所述预警模块在确定不发出预警的条件下，所述病例验证模块根据转化后合格的电子病例表信息与所述数据预处理模块预处理之前的相似度大于等于预设相似度的比对结果确定以第一验证方式验证所述电子病例表，所述病例验证模块根据转化后合格的电子病例表信息与所述数据预处理模块预处理之前的相似度小于预设相似度的比对结果确定以第二验证方式验证所述电子病例表。

17、进一步地，所述病例验证模块在确定以第一验证方式验证所述电子病例表的条件下，所述病例验证模块根据电子病例表的完整程度大于等于预设完整程度的比对结果确定所述电子病例表合格，述病例验证模块根据电子病例表的完整程度小于预设完整程度的比对结果确定所述电子病例表不合格。

18、进一步地，所述病例验证模块在确定以第二验证方式验证所述电子病例表的条件下，所述病例验证模块根据电子病例表添加信息的数据量大于等于预设数据量的比对结果确定所述电子病例表合格，所述病例验证模块根据电子病例表添加信息的数据量小于预设数据量的比对结果确定所述电子病例表不合格。

19、与现有技术相比，本发明的有益效果在于，本发明通过所述信息输出模块对非电子信息行动轨迹中经过的科室数目确定所述非电子信息的输出模式，若非电子信息行动轨迹中经过的科室数目小于预设科室数目，说明非电子信息形成过程中医生的参与程度小，存在大量不合理的数据，需要对非电子信息预处理以得到整洁、准确的病例文本信息，若非电子信息行动轨迹中经过的科室数目大于等于预设科室数目，信息输出模块需要对非电子信息进行二次判定以确定输出模式，通过上述方法提高了对电子病例表验证过程控制的精准性以提高形成的电子病例表的准确性进而提高电子病例表验证过程的效率和准确性。

20、进一步地，本发明通过所述信息输出模块在对非电子信息二次判定时根据非电子信息的文本长度与预设文本长度的比对结果确定所述非电子信息的输出模式，若文本长度大于等于预设文本长度，说明非电子信息由多位医生参与，非电子信息存在重复数据，信息输出模块确定对非电子信息预处理以得到洁净、准确的病例文本信息，若文本长度小于预设文本长度，说明非电子信息由多位医生参与但存在的重复数据少，所述信息输出模块确定直接输出得到病例文本信息以避免非电子信息数据少导致形成的电子病例文本不完整的现象，通过上述方法提高了形成的电子病例表的准确性进而提高电子病例表验证过程的效率和准确性。

21、进一步地，本发明通训练ai语言模型并应用所述ai语言模型对病例文本信息处理得到电子病例文本信息，提高了对病例文本信息处理的效率和准确性进而提高了电子病例表形成的效率和准确性以提高电子病例表验证过程的效率和准确性。

22、进一步地，本发明通过预警模块对ai语言模型处理后得到的电子病例文本信息的添加数据的标准性以及形成的电子病例文本信息的规范性确定所述电子病例文本的合格性，若电子病例文本不合格，所述预警模块确定发出预警，通过上述方法提高了对电子病例表形成过程控制的精准性进而提高了形成的电子病例表的准确性和完整性以提高电子病例表验证过程的效率和准确性。

23、进一步地，本发明通过所述预警模块根据电子病例文本信息的添加数据量与预设添加数据量的比对结果确定预警方式，若添加数据量大于预设添加数据量，说明ai语言模型添加的数据量多且不符合数据标准导致电子病例文本不合格，预警模块确定对添加的数据标记进行人工核验以确定添加数据的合格性，若添加数据量小于等于预设添加数据量，说明ai语言模型在对病例文本信息处理时对病例文本信息归类不准确导致电子病例文本不合格，预警模块确定通过增加训练数据以优化ai语言模型的形成过程，通过上述方法提高了电子病例表形成过程控制的精准性进而提高了形成的电子病例表的准确性以提高电子病例表验证过程的效率和准确性。

24、进一步地，本发明通过病例验证模块根据形成的电子病例表与输入ai语言模型的病例文本信息的相似度与预设相似度的比对结果确定电子病例表的验证方式，若相似度大于等于预设相似度，病例验证模块确定根据电子病例表的完整程度确定所述电子病例表的合格性，避免了因电子病例表与病例文本信息相似度大于等于预设相似度导致忽略电子病例表的完整程度的分析造成电子病例表不完整，若相似度小于预设相似度，病例验证模块确定根据电子病例表添加信息的数据量与预设数据量的比对结果确定电子病例表的合格性，若数据量大于等于预设数据量，说明因ai语言模型对电子病例信息添加的数据多导致电子病例表与输入ai语音模型的病例文本信息的相似度小于预设相似度，病例验证模块确定所述电子病例表合格，若数据量小于预设数据量，所述病例验证模块确定所述电子病例表不合格，通过上述方法提高了对电子病例表形成过程控制的精准性进而提高了形成的电子病例表的准确性和完整性以提高电子病例表验证过程的效率和准确性。