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申请/专利权人：众阳健康科技集团有限公司

摘要：一种能够实时学习的病案自动编码方法，利用了ICD编码的结构特点，使用对比学习方法训练了病案的嵌入模型，并在嵌入模型形成的嵌入集合中，采用KNN的推理方法来实现病案自动编码，在使用过程中，收集编码员的使用行为，来对编码空间和嵌入空间进行定制化修改，实现了单样本级别的实时学习，配合编码软件的使用，能够在实际编码员使用过程中自我进化，直到几乎完全符合编码员的编码习惯，可极大的提升医院病案编码的工作效率。

主权项：1.一种能够实时学习的病案自动编码方法，其特征在于，包括如下步骤：a定义病案嵌入模型，该病案嵌入模型为一个神经网络，将患者病案内的主诉、现病史、既往史文本输入数据{W1,W2,W3,...,Wk}输入到病案嵌入模型中，输出一个各维度均取值为实数的n维嵌入向量，Wi为病案编号为i的文本输入数据，i∈{1,...,k}，k为病案的个数，将第i个病案的对应ICD编码表示为Ci，将编号从1到k个病案的ICD编码集合表示为{C1,C2,C3,...,Ck}；b对病案嵌入模型里面的参数进行随机初始化操作；c随机在集合{C1,C2,C3,...,Ck}中抽取编号为j的病案的ICD编码Cj，在集合{C1,C2,C3,…,Ck}中随机查找与ICD编码Cj具有相同分区或相同类目或相同亚目或相同细目的ICD编码Ct；d如果ICD编码Ct与ICD编码Cj具有相同的细目，则在集合{C1,C2,C3,…,Ck}中随机选取与ICD编码Cj具有不同细目的ICD编码，并表示为Cp后执行步骤h，如果ICD编码Ct与ICD编码Cj具有不相同的细目，则转至执行步骤e；e如果ICD编码Ct与ICD编码Cj具有相同的亚目，则在集合{C1,C2,C3,…,Ck}中随机选取与ICD编码Cj具有不同亚目的ICD编码，并表示为Cp后执行步骤h，如果ICD编码Ct与ICD编码Cj具有不相同的亚目，则转至执行步骤f；f如果ICD编码Ct与ICD编码Cj具有相同的类目，则在集合{C1,C2,C3,…,Ck}中随机选取与ICD编码Cj具有不同类目的ICD编码，并表示为Cp后执行步骤h，如果ICD编码Ct与ICD编码Cj具有不相同的类目，则转至执行步骤g；g在集合{C1,C2,C3,...,Ck}中随机抽取与ICD编码Cj具有不同分区的编码，并表示为Cp；h将ICD编码Ct、ICD编码Cp、ICD编码Cj对应的病案文本Wt、Wp、Wj分别输入到初始化后的病案嵌入模型中，分别得到病案嵌入模型的输出的n维向量Et、Ep、Ej；i使用公式作为损失函数，式中e为自然常数，使用损失函数优化病案嵌入模型中的参数；j重复步骤c至步骤i若干次，直到进行到early-stop，获取到优化完成的病案嵌入模型；k将集合{W1,W2,W3,...,Wk}中的每个数据依次输入到优化完成的病案嵌入模型中，得到模型的输出结果，表示为集合{E1,E2,E3,…,Ek}；l定义实时学习推理模块，使用集合{E1,E2,E3,...,Ek}作为实时学习推理模块中的嵌入集合的初始化值，使用集合{C1,C2,C3,...,Ck}作为实时学习推理模块中的编码集合的初始化值；m将待输出编码结果的病案文本信息输入到优化完成的病案嵌入模型中，得到模型的输出向量表示为Eq，将Eq与实时学习推理模块中的嵌入集合{E1,E2,E3,...,Ek}的每一个向量均进行点积计算，取点积值最大的病案编号对应在编码集合{C1,C2,C3,...,Ck}的ICD编码作为最后的自动编码结果，将编码输出给编码软件；实时学习推理模块在接收到编码软件的反馈信息后，如果编码员在病案编码应用软件中采纳了自动编码系统输出的结果，则不作任何操作，如果编码员在病案编码应用软件中拒绝了自动编码系统输出的结果并采用了另外的ICD编码，则将嵌入集合{E1,E2,E3,...,Ek}中与Eq点积值最大的病案编号对应在编码集合{C1,C2,C3,...,Ck}中的编码替换成编码员采用的另外的诊断编码，并将嵌入集合{E1,E2,E3,...,Ek}中与Eq点积值最大的向量替换成Eq。

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