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申请/专利权人：山东浪潮智慧医疗科技有限公司

摘要：本发明特别涉及一种基于文本分类算法的电子病历质量评估方法及系统。该基于文本分类算法的电子病历质量评估方法及系统，基于自然语言处理模型，理解结构化电子病历中的文本语义，然后对解析后的文本进行分类，并与当前解析标签进行比对，从而判断解析的正确性。该基于文本分类算法的电子病历质量评估方法及系统，通过自然语言处理中的文本分类模型对语义内容进行理解分类，避免了大段文本内容质量评估任务中解析内容错误掺入其他标签的问题，同时，实现了对解析结果自动化的逐条质量评估、自动生成评估报告，从而提升了质量评估工作的准确性，降低了质量评估工作量。

主权项：1.一种基于文本分类算法的电子病历质量评估方法，其特征在于：基于自然语言处理模型，理解结构化电子病历中的文本语义，然后对解析后的文本进行分类，并与当前解析标签进行比对，从而判断解析的正确性；包括以下步骤：步骤S1、获取当前电子病历解析结果，解析结果形式如下：[{k1:t1},{k2:t2},…{ki:ti}]ki∈K其中，K为解析标签ki的集合，ti为电子病历后结构化结果；步骤S2、对电子病历后结构化结果ti进行分句，分句结果如下：[{k1:[t11,t12,t13…]},{k2:[t21,t22,t23…]},…{ki:[ti1,ti2,ti3…]}]ki∈K步骤S3、将分句结果tij逐项输入到自然语言处理模型，对电子病历结构化结果进行质量评估，评估结果如下：[{ki:{ti1:kp,ti2:kp,…tij:kp}}…]其中，kp为自然语言处理模型对分句tij的分类结果，即语义分类标签；若语义分类标签kp与解析标签ki相同，则说明分句tij分类正确；步骤S4、逐个计算评估解析结果的准确率，计算公式如下： 其中，ptruei为解析结果的准确率，Nki＝kp为解析结果的分句列表中语义分类标签kp与解析标签ki相同的分句个数，N为解析结果的分句列表中分句的个数；ptruei越大，则解析结果越正确；当ptruei＝1时，说明解析结果分句后的每一个分句语义上均符合解析标签语义内容；步骤S5、计算整体解析准确率，探寻错误解析原因：对电子病历的解析标签ki字段的M条数据进行质量评估，M条数据解析的准确率如下： 其他标签在解析标签ki进行解析时被误掺入的概率如下： 其中，Mkp是指M条结构化文本结构化的分句中包含语义分类标签kp类分句的文本数量，Pkp表示M条待质量评估解析标签ki字段内容中掺杂了语义分类标签kp内容的数量；当Pkp较大时，说明解析标签ki错误解析的原因是解析内容中掺杂了大量语义分类标签kp内容，从而缩小错误解析原因探查范围；为了提升解析文本质量，解析人员在分析基础上探查解析标签ki与语义分类标签kp内容的区别。

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