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申请/专利权人：宁波金唐软件有限公司

摘要：本发明公开了一种基于AI的登革热智能监测和质控方法，通过对下游任务微调训练后的抽取模型MEREM从电子病历中抽取是否含皮疹、是否发热、发热时间体温、体温时间以及是否有旅居史旅居史地区以及回来的时间等信息，MEREM会将这一系列的数据转为结构化可读的数据，并在数据未否认且不完整时，触发质控提醒，以促使医生完善相关数据。在输入了相关信息之后，方法共分了一般情况、本土出现病例情况、本土流行情况以及高风险地区输入情况。如果给定的信息符合情况下的登革热判定标准且30天内未进行过登革热筛查或30天内登革热筛查为阴性的则会触发提醒机制，提醒医生需要为该患者进行进一步的登革热检定，以达到登革热的智能监测和质控的目的。

主权项：1.一种基于AI的登革热智能监测和质控方法，其特征在于，包括以下步骤：创建实体和关系实体，使用doccano对电子病历根据实体关系进行实体之间的标注，得到数据集；实体包括皮疹、发热、体温、旅居地以及时间，关系实体包括发热时间、体温时间、皮疹时间和回来时间；使用通用信息抽取模型作为基座模型，将数据集分为训练集、测试集、验证集，引入反例机制缓解解码过程中自回归带来的偏差，将训练集构建成DTask＝{s,x,y}以对基座模型进行训练，再通过测试集和验证集微调构建，得到医疗实体和关系抽取模型，其中s为旅居地、发热、体温、皮疹、时间、发热的发热时间、体温的体温时间、皮疹的皮疹时间以及旅居地的回来时间，x为标注的电子病历原文本，而y则为要抽取的信息结构；在医疗实体和关系抽取模型中构建一个自定义的词典，词典包括症状、疾病、旅居史和否定词及其相对应的词性，和症状、疾病以及旅居史的词性，利用正则如果遇到无、否认、不伴、排除、未以及没有等否定词加上症状、疾病以及旅居史词性则判别为否定情况，其余则为肯定，以实现否定检出；结合否定检出，判断是否出现如无发热或否定旅居史等信息，如果否定了则对缺失信息忽略，如未否定且存在有缺失的信息则触发提示请医生完善信息，以检查信息完整性达成质控的目的；根据当前不同的情况利用不同的判定逻辑对登革热的疑似与否进行判定，当前不同的情况包括一般情况、本土出现病例情况、本土流行情况以及高风险地区输入情况；在一般情况下出现发热或体温大于等于37.3℃，则判定其发热日期的前3天及后7天是否出现了白细胞计数以及血小板计数的下降，如果出现了则判定其为登革热疑似患者；在本土出现病例情况下出现发热或体温大于等于37.3℃，则判定其发热日期的前3天及后7天是否出现了白细胞计数或者血小板计数的下降，如果出现了则判定其为登革热疑似患者查看是否有30；在本土流行情况下出现发热或体温大于等于37.3℃则判定其为登革热疑似患者；在高风险地区输入情况下，返回时间在看诊时间15天内患者出现发热或体温大于等于37.3℃、皮疹症状、发热或皮疹时间的前3天和后7天的白细胞计数下降或者血小板计数的下降任意均被判定为登革热疑似患者；将疑似患者信息以及所有看诊的电子病历的结构化信息分别存入疑似表和电子病历结构表；疑似表包含了检验检查数据、患者信息、患者最近被判定为疑似的检验检查数据、患者的症状以及症状时间、患者如有旅居史应包含的旅居史信息包含了回来时间，旅居史类型如国内高风险或国外高风险、登革热筛查信息、就诊时间、就诊机构以及看诊医生信息；电子病历结构表中包含了检验检查数据、患者信息、结构化后的数据、含非高风险地区的旅居史信息、就诊时间、登革热筛查信息、就诊机构以及看诊医生信息；定时读取电子病历结构表并查出检验检查数据后将信息再次进行判定工作，如果判定出疑似患者将会录入疑似患者表中。

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