本發(fā)明涉及醫(yī)療
技術(shù)領(lǐng)域：
，特別是指一種基于自由詞檢索的電子病歷快速檢索系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：自由詞檢索與主題詞檢索是一對相對的概念，自由詞檢索指的是用戶輸入所要檢索的任意詞語，系統(tǒng)在其限定的字段內(nèi)進(jìn)行檢索；而主題詞檢索指的是用戶根據(jù)主題詞表查找特定的主題詞，進(jìn)行主題詞與副主題詞之間的組配，從而有針對性地查找所要檢索的對象。兩者互有長短，能夠?qū)崿F(xiàn)互補的功能，自由詞檢索檢索門檻低，檢索方便快速，對檢索詞的限定條件較少，但查全率和查準(zhǔn)率不如主題詞檢索；而主題詞檢索查全率和查準(zhǔn)率高，但缺點在于檢索門檻較高，使用方便程度不如自由詞檢索。目前應(yīng)用于電子病歷檢索這一領(lǐng)域的檢索方法尚未得到開發(fā)，檢索常常需要人工進(jìn)行查閱，效率極低。因此，急需開發(fā)兩種互補的自由詞快速檢索與主題詞檢索系統(tǒng)，從而實現(xiàn)電子病歷系統(tǒng)的檢索功能。技術(shù)實現(xiàn)要素：針對
背景技術(shù)：
中存在的問題，本發(fā)明的目的是提供一種基于自由詞檢索的電子病歷快速檢索系統(tǒng)，構(gòu)成電子病歷系統(tǒng)檢索功能的主要檢索之一，使得用戶能夠根據(jù)所要檢索的目標(biāo)詞語以及選擇的目標(biāo)字段，進(jìn)行快速檢索，從而查找到符合檢索要求的目標(biāo)電子病歷。本發(fā)明的技術(shù)方案是這樣實現(xiàn)的：一種基于自由詞檢索的電子病歷快速檢索系統(tǒng)，包括控件屬性定義單元、檢索結(jié)構(gòu)化預(yù)處理單元和智能排序單元，其中，所述屬性定義單元：用于對電子病歷表單中的各個控件定義saveforsearch屬性，規(guī)定各個控件是否需要進(jìn)行檢索結(jié)構(gòu)化預(yù)處理；如果saveforsearch屬性為真，則進(jìn)行檢索結(jié)構(gòu)化預(yù)處理；如果saveforsearch屬性為假，則不進(jìn)行檢索結(jié)構(gòu)化預(yù)處理；所述檢索結(jié)構(gòu)化預(yù)處理單元：首先需要對表單中的各個控件進(jìn)行判斷，如果一個控件saveforsearch屬性為假，則進(jìn)入下一個控件的判斷；如果一個控件saveforsearch屬性為真，則對該控件內(nèi)的數(shù)據(jù)部分進(jìn)行分詞處理，分詞處理采用分詞表進(jìn)行，如果根據(jù)分詞表某個詞語被區(qū)分出來，則在三維索引數(shù)據(jù)庫的該字段對應(yīng)的維度，該電子病歷病案號的該詞語下計數(shù)加一，依此類推，一直到所有控件都被判斷完畢，得到一個三維索引數(shù)據(jù)庫；所述智能排序單元：系統(tǒng)接到用戶檢索請求后，在三維索引數(shù)據(jù)庫中匹配到用戶限定的字段對應(yīng)的維度，找到該檢索詞對應(yīng)的縱列，隨后對于縱列中計數(shù)為0的單元，相關(guān)度記為0；對于縱列中計數(shù)不為0的單元，計數(shù)記為k，計數(shù)值最大值記為n，進(jìn)行相關(guān)度的換算，相關(guān)度計算公式為：隨后，將各個維度下的各個病案號對應(yīng)的χ值進(jìn)行求和，并進(jìn)行降序排列，自上往下病案號的排列便是呈現(xiàn)給用戶的檢索結(jié)果排序；如果自由詞有多個，則將多個自由詞的相關(guān)度χ值求和，并進(jìn)行降序排列，自上往下病案號的排列便是呈現(xiàn)給用戶的檢索結(jié)果排序。在上述技術(shù)方案中，在電子病歷表單中，不同字段的數(shù)據(jù)都是存儲在不同的控件中，主訴的數(shù)據(jù)存儲在主訴對應(yīng)的richbox控件中，而姓名存儲在姓名對應(yīng)的textbox控件中。在上述技術(shù)方案中，所述三維索引數(shù)據(jù)庫具有三個維度，第一個維度是字段；第二個維度是病案號；第三個維度是詞語。在上述技術(shù)方案中，所述第一個維度的字段包括主訴、現(xiàn)病史、生活史、家族史；第二個維度的病案號由各個病歷的病案號構(gòu)成；第三個維度的詞語通過分詞統(tǒng)計得到不同詞語在不同電子病歷下不同字段某個詞語的出現(xiàn)次數(shù)。本發(fā)明基于自由詞檢索的電子病歷快速檢索系統(tǒng)，對電子病歷進(jìn)行檢索結(jié)構(gòu)化的預(yù)處理方法與三維索引數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建，將一份電子病歷經(jīng)過檢索結(jié)構(gòu)化預(yù)處理流水線，從而構(gòu)建一個三維的索引數(shù)據(jù)庫，使得用戶能夠同時對檢索詞匯與檢索字段進(jìn)行限定，系統(tǒng)通過對三維數(shù)據(jù)庫的查詢快速得到檢索結(jié)果。如此達(dá)到進(jìn)行快速檢索，從而查找到符合檢索要求的目標(biāo)電子病歷，提高使用便利性。附圖說明圖1為本發(fā)明檢索系統(tǒng)中控件屬性定義、檢索結(jié)構(gòu)化預(yù)處理流程圖；圖2為本發(fā)明檢索系統(tǒng)中智能排序流程圖。具體實施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實施例中的附圖，對本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。本發(fā)明所述的一種基于自由詞檢索的電子病歷快速檢索系統(tǒng)，包括控件屬性定義單元、檢索結(jié)構(gòu)化預(yù)處理單元和智能排序單元，以下是對上述各單元具體執(zhí)行進(jìn)行的詳細(xì)說明。(1)控件屬性定義單元：在電子病歷表單中，不同字段的數(shù)據(jù)都是存儲在不同的控件中的，例如主訴的數(shù)據(jù)存儲在主訴對應(yīng)的richbox控件中，而姓名存儲在姓名對應(yīng)的textbox控件中。要進(jìn)行檢索結(jié)構(gòu)化預(yù)處理，前提條件是對需要結(jié)構(gòu)化的字段進(jìn)行定義，保留下來有檢索價值的數(shù)據(jù)，拋棄掉冗余信息。為此，需要對電子病歷表單中的各個控件進(jìn)行saveforsearch屬性的定義，如果saveforsearch屬性為真，則在檢索結(jié)構(gòu)化預(yù)處理該控件需要整理入三維索引數(shù)據(jù)庫中；如果saveforsearch屬性為假，則不進(jìn)行檢索結(jié)構(gòu)化預(yù)處理。在這一步中，開發(fā)者需要為一份電子病歷表單模版中的各個控件定義saveforsearch屬性，規(guī)定各個控件是否需要進(jìn)行檢索結(jié)構(gòu)化預(yù)處理。(2)檢索結(jié)構(gòu)化預(yù)處理單元：當(dāng)醫(yī)院電子病歷系統(tǒng)新生成一份電子病歷時，電子病歷系統(tǒng)首先對整份電子病歷文檔作為整體存儲到數(shù)據(jù)庫中，作為業(yè)務(wù)之用。隨后再將該份電子病歷文表單送入檢索結(jié)構(gòu)化預(yù)處理流水線上進(jìn)行處理。對于該份電子病歷表單，首先需要對表單中的各個控件進(jìn)行判斷。如果一個控件saveforsearch屬性為假，則進(jìn)入下一個控件的判斷；如果一個控件saveforsearch屬性為真，則對該控件內(nèi)的數(shù)據(jù)部分進(jìn)行分詞處理，分詞處理采用分詞表進(jìn)行，如果根據(jù)分詞表某個詞語被區(qū)分出來，則在三維索引數(shù)據(jù)庫的該字段對應(yīng)的維度，該電子病歷病案號的該詞語下計數(shù)加一。依此類推，一直到所有控件都被判斷完畢。saveforsearch屬性的判斷意義在于在一份電子病歷表單中會有很多冗余的信息，比如記錄時間、其表達(dá)作用的label等，在檢索過程中沒有任何貢獻(xiàn)。saveforsearch屬性的規(guī)定使得檢索字段得到極大的簡化，存儲的空間也得到優(yōu)化，從而保留下來檢索價值最高的字段。檢索結(jié)構(gòu)化預(yù)處理的結(jié)果是得到一個三維索引數(shù)據(jù)庫。與大多數(shù)搜索引擎建立的索引數(shù)據(jù)庫相比，本索引數(shù)據(jù)庫具有三個維度，適應(yīng)于電子病歷搜索。第一個維度是字段，包括主訴、現(xiàn)病史、生活史、家族史等；第二個維度是病案號，由各個病歷的病案號構(gòu)成；第三個維度是詞語，通過分詞統(tǒng)計得到不同詞語在不同電子病歷下不同字段某個詞語的出現(xiàn)次數(shù)。三維索引數(shù)據(jù)庫的構(gòu)成示例如下：第一層：主訴：病案號頭疼疼痛乏力發(fā)熱201703121120170312122017031213第二層：現(xiàn)病史病案號高血壓糖尿病冠心病201703121120170312122017031213第三層：生活史病案號201703121120170312122017031213上述流程如圖1所示。(3)智能排序單元：用戶在檢索框中輸入所要檢索的一個或多個自由詞，選定所要檢索的一個或多個字段，向系統(tǒng)發(fā)送檢索請求。假定用戶輸入了一個自由詞，系統(tǒng)接到檢索請求后，在三維索引數(shù)據(jù)庫中匹配到用戶限定的字段對應(yīng)的維度，找到該檢索詞對應(yīng)的縱列。隨后，對于縱列中計數(shù)為0的單元，相關(guān)度記為0；對于縱列中計數(shù)不為0的單元，計數(shù)記為k，計數(shù)值最大值記為n，進(jìn)行相關(guān)度的換算，相關(guān)度計算公式為：隨后，將各個維度下的各個病案號對應(yīng)的χ值進(jìn)行求和，并進(jìn)行降序排列，自上往下病案號的排列便是呈現(xiàn)給用戶的檢索結(jié)果排序。如果自由詞有多個，則將多個自由詞的相關(guān)度χ值求和，并進(jìn)行降序排列，自上往下病案號的排列便是呈現(xiàn)給用戶的檢索結(jié)果排序。其流程如圖2所示。以下是結(jié)合一具體實例進(jìn)行進(jìn)一步的說明：用戶在檢索框中輸入了自由詞是：消化道出血，選擇檢索字段是：現(xiàn)病史、既往病史與家族史。根據(jù)檢索詞“消化道出血”，系統(tǒng)在三維索引數(shù)據(jù)庫中調(diào)取了三個維度的數(shù)據(jù)，分別是現(xiàn)病史、既往病史與家族史。在三個維度下找到該檢索詞對應(yīng)的縱列，并計算對應(yīng)的相關(guān)度，分別為：現(xiàn)病史：病案號消化道出血相關(guān)度201703121111.72201703121200201703121311.72最大值22既往病史：家族史：病案號消化道出血201703121111.60201703121211.60201703121300最大值32三個字段求和，并排序得到：病案號消化道出血相關(guān)度201703121115.19201703121303.44201703121213.13則檢索結(jié)果排序即為如上表所示。本發(fā)明基于自由詞檢索的電子病歷快速檢索系統(tǒng)，具有以下有益效果:1.主題詞檢索對用戶提出了較高的要求，用戶需要對醫(yī)學(xué)主題詞表(mesh)有一定的了解，掌握主題詞之間的組配方法，因此使用門檻較高。而自由詞檢索不要求用戶對檢索對象有基礎(chǔ)性認(rèn)識，用戶只需要向檢索框中輸入所要檢索的對象，選擇是否對檢索字段進(jìn)行限定，便能完成一次檢索請求，使用門檻不高。2.主題詞檢索雖然查全率和查準(zhǔn)率高，但是用戶進(jìn)行檢索時，需要對檢索的對象進(jìn)行主題詞的匹配，匹配到主題詞之后再進(jìn)行副主題詞的組配，檢索難度較大，使用不夠便捷。而自由詞檢索只需要輸入檢索對象，選擇是否限定檢索字段，不需要進(jìn)行復(fù)雜的檢索詞組配，用戶使用起來簡明快捷。因此在現(xiàn)實中常需要根據(jù)現(xiàn)實需要，對主題詞檢索和自由詞檢索進(jìn)行搭配使用。3.本系統(tǒng)采用了對數(shù)函數(shù)模型對檢索病歷的相關(guān)度進(jìn)行了計算，優(yōu)點在于只要在該字段中出現(xiàn)了檢索詞，相關(guān)度至少是1；而隨著檢索詞出現(xiàn)次數(shù)的增加，相關(guān)度也隨之增加，但最高不超過2，避免了某個字段因檢索詞反復(fù)出現(xiàn)占據(jù)檢索主導(dǎo)地位。對不同檢索詞不同字段的相關(guān)度進(jìn)行求和，便得到不同病歷的相關(guān)度排序。以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進(jìn)等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁12