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申请/专利权人：医渡云(北京)技术有限公司

摘要：本公开实施例提供了一种病案自动编码方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，属于医疗数据技术领域，该病案自动编码方法包括：获取待处理的医疗数据；结合医疗分类模型和医疗注意力模型对所述待处理的医疗数据进行病案编码分类识别，以得到所述待处理的医疗数据的分类结果；通过所述分类结果确定所述待处理的医疗数据对应的编码信息。本公开实施例能够自动确定待处理的医疗数据的编码信息，提高编码信息确定的准确性。

主权项：1.一种病案自动编码方法，其特征在于，包括：获取待处理的医疗数据；结合医疗分类模型和医疗注意力模型对所述待处理的医疗数据进行病案编码分类识别，以得到所述待处理的医疗数据的分类结果；通过所述分类结果确定所述待处理的医疗数据对应的编码信息；所述方法还包括：通过历史医疗数据以及所述历史医疗数据的真实编码信息对机器学习模型进行训练，并将训练好的机器学习模型作为所述医疗分类模型；所述通过历史医疗数据以及所述历史医疗数据的编码信息对机器学习模型进行训练，包括：获取所述历史医疗数据对应的词嵌入向量表示；根据所述词嵌入向量表示以及所述历史医疗数据的所述真实编码信息，对所述机器学习模型进行训练，以得到所述训练好的机器学习模型，包括：根据所述词嵌入向量表示确定所述历史医疗数据的预测编码信息；基于所述预测编码信息与所述真实编码信息对所述机器学习模型进行训练，以得到所述训练好的机器学习模型；其中，所述历史医疗数据包括第一类型数据和第二类型数据，且第一类型数据与第二类型数据的来源不同；所述根据所述词嵌入向量表示确定所述历史医疗数据的预测编码信息，包括：将所述词嵌入向量表示输入所述机器学习模型，以得到历史特征表示；对多个编码信息配置编码向量，并将所述历史医疗数据对应的历史特征表示与所述编码向量进行匹配，以确定匹配度；根据所述匹配度对所述历史特征表示进行加权处理，以得到文本表示，其中，在得到的匹配度之后，对所有的分数经过归一化处理；将归一化之后的匹配度分别乘以每个历史医疗数据中的词语的历史特征表示，得到多个相乘的结果；再将多个相乘的结果相加，得到整个历史医疗数据包含的词语的加权表示，以作为整个历史医疗数据的文本表示；根据所述文本表示确定所述历史医疗数据的所述预测编码信息。

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百度查询： 医渡云(北京)技术有限公司 病案自动编码方法、装置、电子设备及存储介质