【技术实现步骤摘要】
本申请属于医疗数据处理，具体涉及一种护理文书的质控校验方法、系统及存储介质。
技术介绍
1、目前，在医院中，医生与护士各司其职。医生根据病人的病情实时做病程记录，护士根据病人所需护理的项目实时做护理记录，因此，病程记录与护理记录不可能完全相同，存在着护理记录缺失部分病程记录中需护理的项目的可能。
2、因此，质控人员需要根据病程记录中的项目对护理记录进行逐项排查，在病程记录中找到护理记录未执行的项目，并提醒相关的护理人员。然而，质控人员在病程记录和护理记录的比对过程中，阅读病程记录和护理记录的信息量极大，存在着较高的工作强度。
技术实现思路
1、本专利技术旨在解决人工比对病程记录和护理记录，工作强度较高的技术问题。
2、为此，本专利技术第一方面提供了一种护理文书的质控校验方法；
3、本专利技术第二方面提供了一种护理文书的质控校验系统；
4、本专利技术第三方面提供了一种护理文书的质控校验系统；
5、本专利技术第四方面提供了一种存储介质。
6、根据本专利技术的第一方面，提出了一种护理文书的质控校验方法，所述质控校验方法包括：
7、获取医院的病程记录数据集和护理记录数据集；
8、将所述病程记录数据集输入到第一分类模型，得到多个不同的病程记录文本；
9、将所述护理记录数据集输入到第二分类模型，得到多个不同的护理记录文本；
10、将所有的所述病程记录文本和所有的所述护理记录文
11、将所有的所述病程记录结构化数据集和所有的所述护理记录结构化数据集输入至信息比对模型，筛选出所述病程记录结构化数据集中与所述护理记录结构化数据集不一致的数据。
12、本专利技术提供的所述护理文书的质控校验方法，通过筛选出病程记录结构化数据集中与护理记录结构化数据集不一致的数据，大幅度地减少了阅读信息量，使质控人员或护理人员能够快速阅读，快速完成护理质控的检查工作，有效降低了质控人员或护理人员的工作强度。
13、另外，本专利技术提供的技术方案还可以具有如下附加技术特征：
14、在上述任一技术方案中，进一步地，所述获取医院的病程记录数据集和护理记录数据集之后，还包括：
15、隐藏所述病程记录数据集和所述护理记录数据集中的患者的隐私信息，得到隐藏隐私信息后的病程记录数据集和隐藏隐私信息后的护理记录数据集。
16、在该技术方案中，隐藏在病程记录数据集和护理记录数据集中患者的个人姓名、联系方式和身份证明的隐私信息，得到隐藏隐私信息后的病程记录数据集和隐藏隐私信息后的护理记录数据集，防止患者的隐私信息泄露到外界。
17、在上述任一技术方案中，进一步地，所述将所述病程记录数据集输入到第一分类模型，得到多个不同的病程记录文本，具体包括：
18、将所述病程记录数据集进行段落拆分，得到多个不同的病程记录数据分段；
19、对每个所述病程记录数据分段设置对应的分类标签，得到多个不同的标注后的病程记录数据分段；
20、将多个不同的所述标注后的病程记录数据分段输入到所述第一分类模型进行训练，得到多个不同的病程记录文本。
21、在该技术方案中，实现了对病程记录数据集进行文本分类。
22、在上述任一技术方案中，进一步地，所述将所述护理记录数据集输入到第二分类模型，得到多个不同的护理记录文本，具体包括：
23、将所述护理记录数据集进行段落拆分，得到多个不同的护理记录数据分段；
24、对每个所述护理记录数据分段设置对应的分类标签，得到多个不同的标注后的护理记录数据分段；
25、将多个不同的所述标注后的护理记录数据分段输入到所述第二分类模型进行训练，得到多个不同的护理记录文本。
26、在该技术方案中，实现了对护理记录数据集进行文本分类。
27、在上述任一技术方案中，进一步地，所述将所有的所述病程记录文本和所有的所述护理记录文本输入到信息提取模型，生成多个不同的病程记录结构化数据集和多个不同的护理记录结构化数据集之前，还包括：
28、获取提示语知识库；
29、从所述提示语知识库中提取出与所述病程记录文本相对应的第一提示语和与所述护理记录文本相对应的第二提示语；
30、将所述第一提示语嵌入所述病程记录文本中，将所述第二提示语嵌入所述护理记录文本中。
31、在该技术方案中，在医学领域中，提示语知识库包括有与病程记录相关的第一提示语集合和与护理记录相关的第二提示语集合，从而能够从提示语知识库中获取与病程记录文本相对应的第一提示语和与护理记录文本相对应的第二提示语，之后在病程记录文本中额外附加第一提示语，在护理记录文本中额外附加第二提示语，从而使病程记录文本和护理记录文本得到进一步优化，获得了附加的属性。
32、当然，也可以是基于预定义信息去构建第一提示语和第二提示语，通过提示语知识库对第一提示语和第二提示语做进一步的优化，得到优化后的第一提示语和第二提示语。
33、在上述任一技术方案中，进一步地，所述将所有的所述病程记录结构化数据集和所有的所述护理记录结构化数据集输入至信息比对模型，筛选出所述病程记录结构化数据集中与所述护理记录结构化数据集不一致的数据之后，还包括：
34、获取护理文书质控模型；
35、将所述病程记录结构化数据集中与所述护理记录结构化数据集不一致的数据输入到所述护理文书质控模型，输出护理文书的对应建议。
36、在该技术方案中，在医学领域中，护理文书质控模型包括有关于疾病治疗和护理的各类建言，通过输入病程记录结构化数据集中与护理记录结构化数据集不一致的数据，进而得到护理文书质控模型的各类建言中对应的建议，即得到护理文书的对应建议，有利于护理人员根据护理文书的对应建议执行对患者下一步的护理操作。
37、根据本专利技术的第二方面，提出了一种护理文书的质控校验系统，包括：
38、数据对接模块，用于获取医院的病程记录数据集和护理记录数据集；
39、第一文本分类模块，用于对所述病程记录数据集进行分类，得到多个不同的病程记录文本；
40、第二文本分类模块，用于对所述护理记录数据集进行分类，得到多个不同的护理记录文本；
41、信息提取模块，用于将所述病程记录文本生成病程记录结构化数据集和将所述护理记录文本生成护理记录结构化数据集；
42、信息比对模块，用于筛选出所述病程记录结构化数据集中与所述护理记录结构化数据集不一致的数据。
43、本专利技术提供的所述护理文书的质控校验系统，其中，所述数据对接模块接收医院his系统（hospital information system，医院管理信息系统）上的病程记录数据集和护理记录数据集；通过所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种护理文书的质控校验方法，其特征在于，所述质控校验方法包括：
2.根据权利要求1所述的护理文书的质控校验方法，其特征在于，所述获取医院的病程记录数据集和护理记录数据集之后，还包括：
3.根据权利要求1所述的护理文书的质控校验方法，其特征在于，所述将所述病程记录数据集输入到第一分类模型，得到多个不同的病程记录文本，具体包括：
4.根据权利要求1所述的护理文书的质控校验方法，其特征在于，所述将所述护理记录数据集输入到第二分类模型，得到多个不同的护理记录文本，具体包括：
5.根据权利要求1所述的护理文书的质控校验方法，其特征在于，所述将所有的所述病程记录文本和所有的所述护理记录文本输入到信息提取模型，生成多个不同的病程记录结构化数据集和多个不同的护理记录结构化数据集之前，还包括：
6.根据权利要求1所述的护理文书的质控校验方法，其特征在于，所述将所有的所述病程记录结构化数据集和所有的所述护理记录结构化数据集输入至信息比对模型，筛选出所述病程记录结构化数据集中与所述护理记录结构化数据集不一致的数据之后，还包括：
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