摘要
本发明公开了一种基于人工智能的线上诊疗数据监管方法与系统,用于对线上医疗平台产生的自由文本诊疗记录进行实时的智能监管,具体步骤包括:对患者基本信息、主诉、现病史、既往史、诊断等文本字段进行语义编码;基于预定义的多层次规则库执行必填性及逻辑一致性校验;采用密度聚类等算法对语义向量进行聚类分析,识别语义异常或重复记录;运用关键词提取和命名实体识别技术过滤垃圾文本和测试数据;最终输出结构化的监管报告并为每条记录附加质量标签。通过本方法,可实时发现并标注诊疗数据中的各类质量和合规问题,为互联网医疗平台的合规监管、提升服务质量和保证数据可信度提供有力支撑;同时,本方法采用规则驱动与AI模型驱动的“双轨”架构,并结合主动学习机制,使系统能够持续自学习和迭代演化,不断适应新的数据模式和监管要求。
技术关键词
诊疗数据
监管方法
预训练语言模型
语义
标签
噪声数据
异常数据
诊疗平台
报告
命名实体识别技术
文本
非暂态计算机可读存储介质
无监督
监管系统
密度聚类方法
智能监管
预训练模型
垃圾
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