文献类型：专利

专利类型：发明专利

是否失效：否

是否授权：否

申 请 号：CN202110317885.8

申 请 日：20210325

发 明 人：蒋理 利节 张祥 朱文文 吴凯 高敏 廖宏程

申 请 人：重庆医科大学附属第一医院 重庆科技学院

申请人地址：400016 重庆市渝中区袁家岗友谊路1号

公 开 日：20210608

公 开 号：CN112927797A

代 理 人：陈千

代理机构：50253 重庆敏创专利代理事务所(普通合伙)

语　　种：中文

摘　　要：本发明涉及医学智能临床诊断分析技术领域，具体公开了一种基于贝叶斯概率推断的急诊临床诊断分析系统，设置信息获取单元采集医学急诊临床过程中患者的电子医疗病历(EMR)数据，设置实体提取单元及数据整合单元将这些多源数据先进行整合，然后设置文本特征提取单元将整合后的多维异构数据放入ALBERT模型中训练以提取电子病例的文本特征，而后设置贝叶斯概率推算模块给文本特征加之以DNF模型(区分式生成模型)概率映射到贝叶斯空间以构建贝叶斯概率模型，通过概率推算得出诊断和急诊处理措施的最优概率以提供急诊临床诊断支持(最终概率推断结果分别取Top‑1和Top‑3)，可应用在各类疾病的急诊临床诊断中以作参考。

主 权 项：1.一种基于贝叶斯概率推断的急诊临床诊断分析系统，其特征在于，包括预训练处理模块、文本特征提取模块及贝叶斯概率推算模块；所述预训练处理模块包括信息获取单元、实体提取单元及数据整合单元；所述信息获取单元用于获取急诊的临床电子医疗病例文档即EMR文档数据；所述实体提取单元用于对所述EMR文档数据进行实体命名识别，提取出相关病症及临床表征的实体，得到多维异构数据；所述数据整合单元用于对所述多维异构数据进行整合，并利用向量空间法得到维度相同的语义向量；所述文本特征提取模块包括语义空间整合单元及归一化单元；所述语义空间整合单元用于将所述语义向量的相关记忆向量加权平均起来做内积分，而将所有所述语义向量整合在一个语义空间上；所述归一化单元用于对整合的数据归一化为神经网络处理分布，再将归一化的神经网络处理分布转换为高斯分布；所述贝叶斯概率推算模块用于将高斯分布的文本特征借助区分式生成模型而概率映射到贝叶斯空间中以构建贝叶斯概率模型，并通过所述贝叶斯概率模型推算得出诊断和急诊处理措施的最优概率。

关 键 词：临床诊断  贝叶斯 急诊 概率推断  概率推算  文本特征 整合  数据整合单元  文本特征提取 电子医疗  多源数据  分析系统  概率模型  获取单元  急诊处理 临床过程  设置信息  生成模型  实体提取  异构数据  区分式  医学  概率  映射  多维  放入  构建  病历  采集  诊断  智能  参考  疾病  应用  分析  

IPC专利分类号：G16H50/20(20180101);G06F40/295(20200101);G06F40/30(20200101);G06F40/216(20200101);G06N3/08(20060101);G06N7/00(20060101)