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申请/专利权人：北方健康医疗大数据科技有限公司

摘要：本发明提供一种专病数据库生产方法、系统、装置及存储介质，属于医疗专病库领域，均能通过深度模型识别遍历到的目标电子病历中的实体和关系得到第一识别结果；从第一识别结果中提取目标专病库的字段所需的实体，若能提出则将提出的实体内容写入目标专病库，否则采用机器学习模型识别遍历到的目标电子病历得到第二识别结果，之后融合第一识别结果和第二识别结果得到最终识别结果并从中提取目标专病库的字段所需的实体，若能提出则将提取出的实体内容写入目标专病库，否则利用现场数据重新训练机器学习模型得到新机器学习模型，之后基于新机器学习模型和深度模型生产专病库。本发明用于避免深度模型的重新训练，降低成本，增加使用灵活性。

主权项：1.一种专病数据库生成方法，其特征在于，方法包括：S1、输入目标电子病历，目标电子病历为用于生成目标专病数据库的电子病历；目标专病数据库为待生成的专病数据库；S2、遍历所输入的每一个目标电子病历；S3、通过预先训练好的深度模型识别当前遍历到的目标电子病历中的实体和关系，得到第一识别结果；S4、从第一识别结果中提取目标专病数据库的字段所需的实体：若能够提取出目标专病数据库的字段所需的实体，则将提取出的实体的内容写入目标专病数据库的对应字段，之后继续遍历下一个目标电子病历并转至步骤S3继续执行，直至遍历完步骤S1中输入的所有目标电子病历；若无法提取出目标专病数据库的字段所需的实体，则执行步骤S5；S5、采用预先训练好的机器学习模型识别当前遍历到的目标电子病历中存在的实体和关系，得到第二识别结果，之后执行S6；S6、融合第一识别结果和第二识别结果，得到当前遍历到的目标电子病历对应的最终识别结果；S7、从所述最终识别结果中提取目标专病数据库的字段所需的实体：若能够提取出目标专病数据库的字段所需的实体，则执行步骤S9；否则，从步骤S1输入的所有目标电子病历中抽样构建新训练集对机器学习模型进行重新训练，得到训练好的新机器学习模型，之后执行步骤S8；S8、采用步骤S7中最新训练得到的新机器学习模型识别当前遍历到的目标电子病历中存在的实体和关系，得到新的第二识别结果，之后用该新的第二识别结果替换掉上一次采用机器学习模型识别所述当前遍历到的目标电子病历得到的第二识别结果，转至步骤S6继续执行；S9、将提取出的实体的内容写入目标专病数据库的对应字段，之后继续遍历下一个目标电子病历，并采用步骤S7中最新训练得到的新机器学习模型替换所述预先训练好的机器学习模型，转至步骤S3继续执行，直至遍历完步骤S1中输入的所有目标电子病历。

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