电子病历诊断关键词抽取器

发布时间: 2025-05-12 13:23:14 浏览量: 本文共包含458个文字，预计阅读时间2分钟

医疗信息化浪潮下，电子病历系统积累了海量临床数据。面对动辄数千字的病程记录，如何快速捕捉核心诊断信息成为临床工作的痛点。某科技团队研发的电子病历诊断关键词抽取器，通过自然语言处理技术实现了医疗文本的智能解析。

电子病历诊断关键词抽取器

该工具基于医疗知识图谱构建了超过80万节点的专业词库，涵盖ICD-10疾病编码、手术操作术语及药品规范名称。在处理非结构化文本时，系统采用双向注意力机制识别关键信息，对"胸痛待查""糖尿病肾病"等复合型表述具备语义解析能力。测试数据显示，在三级医院真实病历数据中，关键诊断信息提取准确率达93.7%。

实际应用场景中，某三甲医院心内科部署该系统后，病案首页主要诊断填写时间由平均8分钟缩短至40秒。科研团队利用其批量处理功能，三天内完成过去需要两个月的手工数据筛选工作。在医保审核环节，该工具帮助质控部门发现15.6%的错误编码病例。

系统支持方言术语转换功能，可将"脑壳痛"自动转换为"头痛"标准术语。针对医生手写病历的识别难题，研发团队特别集成了医学笔迹识别模块，在测试样本中达到89.2%的字符识别率。隐私保护方面，所有数据处理均在本地服务器完成，符合《医疗卫生机构网络安全管理办法》要求。

当前版本已实现与主流HIS系统的无缝对接，支持XML、JSON多种数据格式输出。未来迭代方向包括罕见病特征识别、中医诊断术语处理等细分领域。部分用户反馈建议增加检验指标趋势分析功能，开发团队表示已将其列入年度更新计划。