CN105260974A - 一种生成具有告签功能的电子病历方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种生成具有告签功能的电子病历方法及***,该方法包括采集医生诊断患者时的语音和医学图像文件,并传送至服务器;服务器对接收的语音文件和医学图像文件分别进行解析,分别得到语音和医学图像解析结果;将语音和医学图像解析结果转化为文字文件;将转化后的文字文件与预存的医学术语比较,进行医学术语纠错,形成电子病历文件,并存储电子病历文件;配置已形成的电子病历与患者或其家属的客户端之间的对应关系;标记电子病历文件中事件的时间,形成时间戳;根据时间戳,向电子病历文件相对应的患者或其家属的客户端发送告签通知;患者或其家属的客户端接收告签通知,并将接收通知反馈信息存储至电子病历文件中。
Description
技术领域
本发明涉及电子病历技术领域,尤其涉及一种生成具有告签功能的电子病历方法及***。
背景技术
病历是病人在医院诊断治疗全过程的原始记录,它包含有首页、病程记录、检查检验结果、医嘱、手术记录和护理记录等。电子病历不仅指静态病历信息,还包括提供的相关服务。电子病历是以电子化方式管理的有关个人终生健康状态和医疗保健行为的信息,涉及病人信息的采集、存储、传输、处理和利用的所有过程信息。电子病历是基于一个特定***的电子化病人记录,该***提供用户访问完整准确的数据、警示、提示和临床决策支持***的能力。
近年来,由于信息化的广泛应用,各医疗机构尤其是县级以上医院普遍更换了原来的手写病历,改为电子病历***,但是目前的工作状态是依靠打字输入病例及病程记录,输入的病例及病程记录可能存在错别字,输入时很难察觉,常常造成很多歧义,严重时甚至造成医疗纠纷,给医院及个人带来极为不利的影响,更为严重的情况为医生和患者之间也缺乏沟通,这样会形成潜在的医患矛盾。此外,采用电子病历***,经常会出现各种告知书打印、告签均不能及时进行处理,会诊记录单上被邀人无签字,放弃治疗时家属不签字,急转诊或病情较急着忽视了签字等,无法及时对电子病历进行实时有效地监控。
发明内容
为了解决现有技术的缺点,本发明提供一种生成具有告签功能的电子病历方法及***,该方法通过采集语音以及医学图像文件生成电子病历文件,并通过标记电子病历文件中事件的时间,向电子病历文件相对应的患者或其家属的客户端发送告签通知,及时处理告知书打印和告签通知。
为实现上述目的,本发明采用以下技术方案:
一种生成具有告签功能的电子病历方法,包括:
采集医生诊断患者时的语音和医学图像文件,并传送至服务器;
服务器对接收的语音文件和医学图像文件分别进行解析,分别得到语音和医学图像解析结果;将语音和医学图像解析结果转化为文字文件;将转化后的文字文件与预存的医学术语比较,进行医学术语纠错,形成电子病历文件,并存储电子病历文件;
配置已形成的电子病历与患者或其家属的客户端之间的对应关系;
标记电子病历文件中事件的时间,形成时间戳;
根据时间戳,向电子病历文件相对应的患者或其家属的客户端发送告签通知;
患者或其家属的客户端接收告签通知,并将接收通知反馈信息存储至电子病历文件中。
所述服务器对接收的语音文件进行解析的过程,包括:
对语音文件进行预滤波、采样与量化、加窗、端点检测以及预加重处理,生成语音预处理文件;
基于声学模型对语音预处理文件进行提取语音特征,得到语音特征文件;
采用动态时间规整算法对语音特征文件进行识别,得到语音解析结果。
当服务器接收的语音文件为方言文件,在对语音文件进行预滤波、采样与量化、加窗、端点检测以及预加重处理之前,根据预设的语音学知识库,将其与标准普通话语音进行匹配和转化。
采用动态时间规整算法对语音特征文件进行识别的过程,包括在语音特征文件中的每个长度超过预设长度的语音之后出现的切分位置进行切分,所述切分位置为音频能量低于预设阈值的语音位置;
采用动态时间规整算法分别对切分的每段语音特征文件进行语音识别,并将识别后的结果进行合并,最后得到语音解析结果。
所述服务器对接收的医学图像文件进行解析的过程,包括:
对医学图像文件进行预处理,并将预处理后的医学图像中每个像素点转化成对应的灰度值,生成灰度共生矩阵;
根据灰度共生矩阵,进行提取纹理特征,得到纹理特征文件;
根据获得的纹理特征文件与预设的医学特征参数库进行匹配,得到医学解析结果。
一种基于生成具有告签功能的电子病历方法的电子病历***,包括:
采集单元,其用于采集医生诊断患者时的语音和医学图像文件,并传送至服务器;
服务器,其包括语音解析单元,其用于对接收的语音文件进行解析,得到语音解析结果;
医学图像解析单元,其用于对接收的医学图像文件进行解析,得到医学图像解析结果;
文字转化单元,其用于将语音和医学图像解析结果转化为文字文件;
纠错单元,其用于将转化后的文字文件与预存的医学术语比较,进行医学术语纠错并形成电子病历文件;
存储单元,其用于存储医学术语纠错后形成的电子病历文件;
配置电子病历单元,其用于配置已形成的电子病历与患者或其家属的客户端之间的对应关系;
时间戳标记单元,其用于标记电子病历文件中事件的时间,形成时间戳;
告签发送单元,其用于根据时间戳,向电子病历文件相对应的患者或其家属的客户端发送告签通知;
客户端,其用于接收告签通知,并将接收通知反馈信息存储至电子病历文件中。
所述语音解析单元,包括:
预处理模块,其用于对语音文件进行预滤波、采样与量化、加窗、端点检测以及预加重处理,生成语音预处理文件;
特征提取模块,其用于基于声学模型对语音预处理文件进行提取语音特征,得到语音特征文件;
语音识别模块,其用于采用动态时间规整算法对语音特征文件进行识别,得到语音解析结果。
所述语音解析单元,还包括语音转化模块,其用于当服务器接收的语音文件为方言文件,在对语音文件进行预滤波、采样与量化、加窗、端点检测以及预加重处理之前,根据预设的语音学知识库,将其与标准普通话语音进行匹配和转化。
所述语音识别模块,包括切分模块,其用于在语音特征文件中的每个长度超过预设长度的语音之后出现的切分位置进行切分,所述切分位置为音频能量低于预设阈值的语音位置;
识别合并模块,其用于采用动态时间规整算法分别对切分的每段语音特征文件进行语音识别,并将识别后的结果进行合并,最后得到语音解析结果。
所述医学图像解析单元,包括:
预处理模块,其用于对医学图像文件进行预处理,并将预处理后的医学图像中每个像素点转化成对应的灰度值,生成灰度共生矩阵;
纹理特征提取模块,其用于根据灰度共生矩阵,进行提取纹理特征,得到纹理特征文件;
医学图像匹配识别模块,其用于根据获得的纹理特征文件与预设的医学特征参数库进行匹配,得到医学解析结果。
本发明的有益效果为:
(1)本发明通过采集语音以及医学图像文件生成电子病历文件,大大提高临床医师的工作效率,减少耗在电脑前的工作时间,提高输入准确率,及时执行治疗方案;
(2)本发明还针对将语音以及医学图像文件转化后的文字文件与预存的医学术语比较,进行医学术语纠错,达到自动纠错的效果,使电子病历文件中的术语更符合医学专业用语;
(3)本发明还通过标记电子病历文件中事件的时间,向电子病历文件相对应的患者或其家属的客户端发送告签通知,及时处理告知书打印和告签通知。
附图说明
图1是本发明的生成具有告签功能的电子病历方法流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图与实施例对本发明做进一步说明:
如图1所示,本发明的生成具有告签功能的电子病历方法,包括:
采集医生诊断患者时的语音和医学图像文件,并传送至服务器;
服务器对接收的语音文件和医学图像文件分别进行解析,分别得到语音和医学图像解析结果;将语音和医学图像解析结果转化为文字文件;将转化后的文字文件与预存的医学术语比较,进行医学术语纠错,形成电子病历文件,并存储电子病历文件;
配置已形成的电子病历与患者或其家属的客户端之间的对应关系;
标记电子病历文件中事件的时间,形成时间戳;
根据时间戳,向电子病历文件相对应的患者或其家属的客户端发送告签通知;
患者或其家属的客户端接收告签通知,并将接收通知反馈信息存储至电子病历文件中。
其中,电子病历文件中的事件包括:医生查房、医生会诊患者和患者病情转换情况。对电子病历文件中这些事件的时间进行标记,形成这些事件的时间戳,用于提醒电子病历文件相对应的患者或其家属的客户端发送告签通知。这样避免了出现各种告知书打印、告签均不能及时进行处理,会诊记录单上被邀人无签字,放弃治疗时家属不签字,急转诊或病情较急着忽视签字的现象。
进一步地,服务器对接收的语音文件进行解析的过程,包括:对语音文件进行预滤波、采样与量化、加窗、端点检测以及预加重处理,生成语音预处理文件;
基于声学模型对语音预处理文件进行提取语音特征,得到语音特征文件;
采用动态时间规整算法对语音特征文件进行识别,得到语音解析结果。
所述声学模型基于医学类词典、历史医学病历文本以及医学类的英文名词构建。
其中,对语音文件解析的过程中,常用的采用频率为8KHz,10KHz和16KHz;语音文件在采样之前要进行预滤波处理,其目的是抑制信号各频率中超过fs/2的所有分量以及抑制50Hz交流电源干扰。
语音信号时一种典型的非平稳信号,但语音信号在短时间内频谱特性保持平稳,即具有短时平稳特性。因此,为了保持语音信号的短时平稳性,利用窗函数来减少由截断处理导致的Gibbs效应。常用的窗函数包括矩形窗、汉明窗和汉宁窗。
语音端点检测为从语音的一段信号中找出字、词的起始点及结束点,从而只存储和处理有效的语音信号。常用的端点检测方法是短时能量短时过零率双门限端点检测。
对于语音信号的频谱,通常是频率越高幅值越小,在语音信号的频率增加两倍时,其功率谱的幅度下降6dB。因此,必须对高频进行加重处理,一般将语音信号通过一个一阶高通滤波器,即为预加重滤波器。其目的是滤除低频干扰,特别是50Hz到60Hz的工频干扰,对于语音识别解析更有用的高频部分进行频谱提升。
其中,动态时间规整算法是语音识别的一种经典算法,它寻找一个规整函数,将测试矢量的时间轴非线性地映射到参考模板的时间轴上,并使得这两个矢量匹配时累积距离最小所对应的规整函数,用于保证这两个矢量之间存在的最大声学相似性。
更进一步地,当服务器接收的语音文件为方言文件,在对语音文件进行预滤波、采样与量化、加窗、端点检测以及预加重处理之前,根据预设的语音学知识库,将其与标准普通话语音进行匹配和转化。
更进一步地,采用动态时间规整算法对语音特征文件进行识别的过程,包括在语音特征文件中的每个长度超过预设长度的语音之后出现的切分位置进行切分,所述切分位置为音频能量低于预设阈值的语音位置;
采用动态时间规整算法分别对切分的每段语音特征文件进行语音识别,并将识别后的结果进行合并,最后得到语音解析结果。
进一步地,服务器对接收的医学图像文件进行解析的过程,包括:对医学图像文件进行预处理,并将预处理后的医学图像中每个像素点转化成对应的灰度值,生成灰度共生矩阵;
根据灰度共生矩阵,进行提取纹理特征,得到纹理特征文件;
根据获得的纹理特征文件与预设的医学特征参数库进行匹配,得到医学解析结果。
基于生成具有告签功能的电子病历方法,本发明的电子病历***,包括:
采集单元,其用于采集医生诊断患者时的语音和医学图像文件,并传送至服务器;
服务器,其包括语音解析单元,其用于对接收的语音文件进行解析,得到语音解析结果;
医学图像解析单元,其用于对接收的医学图像文件进行解析,得到医学图像解析结果;
文字转化单元,其用于将语音和医学图像解析结果转化为文字文件;
纠错单元,其用于将转化后的文字文件与预存的医学术语比较,进行医学术语纠错并形成电子病历文件;
存储单元,其用于存储医学术语纠错后形成的电子病历文件;
配置电子病历单元,其用于配置已形成的电子病历与患者或其家属的客户端之间的对应关系;
时间戳标记单元,其用于标记电子病历文件中事件的时间,形成时间戳;
告签发送单元,其用于根据时间戳,向电子病历文件相对应的患者或其家属的客户端发送告签通知;
客户端,其用于接收告签通知,并将接收通知反馈信息存储至电子病历文件中。
进一步地,语音解析单元包括:
预处理模块,其用于对语音文件进行预滤波、采样与量化、加窗、端点检测以及预加重处理,生成语音预处理文件;
特征提取模块,其用于基于声学模型对语音预处理文件进行提取语音特征,得到语音特征文件;
语音识别模块,其用于采用动态时间规整算法对语音特征文件进行识别,得到语音解析结果。
所述声学模型基于医学类词典、历史医学病历文本以及医学类的英文名词构建。
更进一步地,语音解析单元,还包括语音转化模块,其用于当服务器接收的语音文件为方言文件,在对语音文件进行预滤波、采样与量化、加窗、端点检测以及预加重处理之前,根据预设的语音学知识库,将其与标准普通话语音进行匹配和转化。
更进一步地,语音识别模块,包括切分模块,其用于在语音特征文件中的每个长度超过预设长度的语音之后出现的切分位置进行切分,所述切分位置为音频能量低于预设阈值的语音位置;
识别合并模块,其用于采用动态时间规整算法分别对切分的每段语音特征文件进行语音识别,并将识别后的结果进行合并,最后得到语音解析结果。
进一步地,医学图像解析单元,包括:
预处理模块,其用于对医学图像文件进行预处理,并将预处理后的医学图像中每个像素点转化成对应的灰度值,生成灰度共生矩阵;
纹理特征提取模块,其用于根据灰度共生矩阵,进行提取纹理特征,得到纹理特征文件;
医学图像匹配识别模块,其用于根据获得的纹理特征文件与预设的医学特征参数库进行匹配,得到医学解析结果。
若采集单元获取妇产科医生诊断孕妇时的语音和医学图像文件,并传送至服务器进行处理转化为相应孕妇的电子病历文件,转化后的孕妇电子病历文件在存储单元中进行存储。
其中,服务器还与数据查询单元相连,当妇产科医生查询存储单元中的某一孕妇的电子病历时,服务器接收数据查询模块的指令,根据接受到的指令调取存储器中的相应数据。孕妇电子病历中包括孕妇基本信息、孕妇早产原因、新生早产儿基本信息以及新生早产儿健康情况的数据信息。
服务器中的存储电子病历文件的存储单元设置访问权限,当服务器接收客户端的数据访问请求,调取孕妇早产原因的数据以及新生早产儿健康情况的数据,当访问权限验证通过后,则返回给客户端。
其中,孕妇基本信息包括:孕妇姓名、年龄、孕周、住院号以及病史。
孕妇早产原因包括:孕妇方面原因、胎儿胎盘方面原因以及其他原因;孕妇方面原因数据包括:子宫过度膨胀、子宫颈口关闭不全、合并急性或慢性疾病、合并子宫畸形、妊娠合并症、妊娠并发症及其他外部因素;
胎儿胎盘方面原因包括:前置胎盘和胎盘早期剥离、羊水过多或过少,多胎妊娠、胎儿畸形,胎死宫内,胎位异常、胎膜早破、绒毛膜羊膜炎以及脐带异常;
其他原因包括:生活方式、心理因素、遗传因素、孕期感染、胎膜早破、胎儿畸形、子宫异常以及其他不明原因。
新生早产儿基本信息包括:新生早产儿姓名、性别、孕周、母亲姓名以及健康状况。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述,但并非对本发明保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本发明的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (10)
1.一种生成具有告签功能的电子病历方法,其特征在于,包括:
采集医生诊断患者时的语音和医学图像文件,并传送至服务器;
服务器对接收的语音文件和医学图像文件分别进行解析,分别得到语音和医学图像解析结果;将语音和医学图像解析结果转化为文字文件;将转化后的文字文件与预存的医学术语比较,进行医学术语纠错,形成电子病历文件,并存储电子病历文件;
配置已形成的电子病历与患者或其家属的客户端之间的对应关系;
标记电子病历文件中事件的时间,形成时间戳;
根据时间戳,向电子病历文件相对应的患者或其家属的客户端发送告签通知;
患者或其家属的客户端接收告签通知,并将接收通知反馈信息存储至电子病历文件中。
2.如权利要求1所述的一种生成具有告签功能的电子病历方法,其特征在于,所述服务器对接收的语音文件进行解析的过程,包括:
对语音文件进行预滤波、采样与量化、加窗、端点检测以及预加重处理,生成语音预处理文件;
基于声学模型对语音预处理文件进行提取语音特征,得到语音特征文件;
采用动态时间规整算法对语音特征文件进行识别,得到语音解析结果。
3.如权利要求2所述的一种生成具有告签功能的电子病历方法,其特征在于,当服务器接收的语音文件为方言文件,在对语音文件进行预滤波、采样与量化、加窗、端点检测以及预加重处理之前,根据预设的语音学知识库,将其与标准普通话语音进行匹配和转化。
4.如权利要求2所述的一种生成具有告签功能的电子病历方法,其特征在于,采用动态时间规整算法对语音特征文件进行识别的过程,包括在语音特征文件中的每个长度超过预设长度的语音之后出现的切分位置进行切分,所述切分位置为音频能量低于预设阈值的语音位置;
采用动态时间规整算法分别对切分的每段语音特征文件进行语音识别,并将识别后的结果进行合并,最后得到语音解析结果。
5.如权利要求1所述的一种生成具有告签功能的电子病历方法,其特征在于,所述服务器对接收的医学图像文件进行解析的过程,包括:
对医学图像文件进行预处理,并将预处理后的医学图像中每个像素点转化成对应的灰度值,生成灰度共生矩阵;
根据灰度共生矩阵,进行提取纹理特征,得到纹理特征文件;
根据获得的纹理特征文件与预设的医学特征参数库进行匹配,得到医学解析结果。
6.一种基于如权利要求1所述的生成具有告签功能的电子病历方法的电子病历***,其特征在于,包括:
采集单元,其用于采集医生诊断患者时的语音和医学图像文件,并传送至服务器;
服务器,其包括语音解析单元,其用于对接收的语音文件进行解析,得到语音解析结果;
医学图像解析单元,其用于对接收的医学图像文件进行解析,得到医学图像解析结果;
文字转化单元,其用于将语音和医学图像解析结果转化为文字文件;
纠错单元,其用于将转化后的文字文件与预存的医学术语比较,进行医学术语纠错并形成电子病历文件;
存储单元,其用于存储医学术语纠错后形成的电子病历文件;
配置电子病历单元,其用于配置已形成的电子病历与患者或其家属的客户端之间的对应关系;
时间戳标记单元,其用于标记电子病历文件中事件的时间,形成时间戳;
告签发送单元,其用于根据时间戳,向电子病历文件相对应的患者或其家属的客户端发送告签通知;
客户端,其用于接收告签通知,并将接收通知反馈信息存储至电子病历文件中。
7.如权利要求6所述的电子病历***,其特征在于,所述语音解析单元,包括:
预处理模块,其用于对语音文件进行预滤波、采样与量化、加窗、端点检测以及预加重处理,生成语音预处理文件;
特征提取模块,其用于基于声学模型对语音预处理文件进行提取语音特征,得到语音特征文件;
语音识别模块,其用于采用动态时间规整算法对语音特征文件进行识别,得到语音解析结果。
8.如权利要求7所述的电子病历***,其特征在于,所述语音解析单元,还包括语音转化模块,其用于当服务器接收的语音文件为方言文件,在对语音文件进行预滤波、采样与量化、加窗、端点检测以及预加重处理之前,根据预设的语音学知识库,将其与标准普通话语音进行匹配和转化。
9.如权利要求7所述的电子病历***,其特征在于,所述语音识别模块,包括切分模块,其用于在语音特征文件中的每个长度超过预设长度的语音之后出现的切分位置进行切分,所述切分位置为音频能量低于预设阈值的语音位置;
识别合并模块,其用于采用动态时间规整算法分别对切分的每段语音特征文件进行语音识别,并将识别后的结果进行合并,最后得到语音解析结果。
10.如权利要求6所述的电子病历***,其特征在于,所述医学图像解析单元,包括:
预处理模块,其用于对医学图像文件进行预处理,并将预处理后的医学图像中每个像素点转化成对应的灰度值,生成灰度共生矩阵;
纹理特征提取模块,其用于根据灰度共生矩阵,进行提取纹理特征,得到纹理特征文件;
医学图像匹配识别模块,其用于根据获得的纹理特征文件与预设的医学特征参数库进行匹配,得到医学解析结果。
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Application publication date: 20160120 |
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |