(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210028104.8 (22)申请日 2022.01.11 (71)申请人 平安科技 （深圳） 有限公司 地址 518000 广东省深圳市福田区福田街 道福安社区益田路5033号平 安金融中 心23楼 (72)发明人 金晓辉　阮晓雯　 (74)专利代理 机构 广州嘉权专利商标事务所有 限公司 4 4205 代理人 廖慧贤 (51)Int.Cl. G06F 40/30(2020.01) G06F 40/289(2020.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 疾病部位识别方法、 装置、 电子设备及存储 介质 (57)摘要 本申请涉及人工智能及数字医疗领域， 本申 请实施例提供了一种疾病部位识别方法、 装置、 电子设备及存储介质。 该方法包括： 获取原始病 情文本； 通过预先训练的病情匹配模 型对原始病 情文本进行匹配处理， 得到第一疾病部位； 通过 预先训练的语义分析模型对原始病情文本进行 语义分析处理， 得到病情语义向量； 对病情语义 向量进行识别处理， 得到第二疾病部位； 根据第 一疾病部位和第二疾病部位， 得到目标疾病部 位。 本申请实施例能够提高疾病部位识别的准确 性。 权利要求书2页 说明书13页 附图4页 CN 114358020 A 2022.04.15 CN 114358020 A 1.一种疾病部位识别方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取原始病情文本； 通过预先训练的病情匹配模型对所述原始病情文本进行匹配处理， 得到第一疾病部 位； 通过预先训练 的语义分析模型对所述原始病情文本进行语义分析处理， 得到病情语义 向量； 对所述病情语义向量进行识别处 理， 得到第二疾病部位； 根据所述第一疾病部位和所述第二疾病部位， 得到目标疾病部位。 2.根据权利要求1所述的疾病部位识别方法， 其特征在于， 所述通过预先训练 的病情匹 配模型对所述原 始病情文本进行匹配处 理， 得到第一疾病部位的步骤， 包括： 通过所述病情匹配模型的分词器对所述原始病情文本进行分割处理， 得到病情文本字 段； 通过所述病情匹配模型内预设的字典树遍历每一所述病情文本字段， 得到病情文本关 键词； 根据所述病情匹配模型内预设的疾病部位对照表， 匹配与所述病情文本关键词对应的 第一疾病部位。 3.根据权利要求1所述的疾病部位识别方法， 其特征在于， 在通过预先训练的语义分析 模型对所述原始病情文本进行语义分析处理， 得到病情语义向量的步骤之前， 所述方法还 包括预先训练所述语义分析模型， 具体包括： 获取样本病情文本； 通过预设的对比学习模型对样本病情文本进行编码处 理， 得到初始嵌入数据； 根据初始嵌入数据构建样本对， 其中， 所述样本对 包括正例对和负例对； 通过所述对比学习模型的损失函数计算出所述正例对的第一相似度和所述负例对的 第二相似度； 根据所述第 一相似度和所述第 二相似度对所述比学习模型的损失函数进行优化， 以更 新所述对比学习模型， 得到所述语义分析模型。 4.根据权利要求3所述的疾病部位识别方法， 其特征在于， 在所述预先训练所述语义分 析模型的步骤之前， 所述方法还 包括构建对比学习模型， 具体包括： 获取原始的预训练模型， 其 中， 所述预训练模型为BERT模型， 所述BERT模型包括BERT编 码器； 对预训练模型进行参数微调， 以更新所述预训练模型， 得到对比学习模型。 5.根据权利要求1所述的疾病部位识别方法， 其特征在于， 所述通过预先训练 的语义分 析模型对所述原 始病情文本进行语义分析处 理， 得到病情语义向量的步骤， 包括： 通过所述语义分析模型的嵌入层对所述原始病情文本进行数据 预处理， 得到标准病情 文本； 通过所述语义分析模型内的BERT编码器对所述标准病情文本进行编码处理， 得到病情 文本嵌入数据； 对所述病情文本嵌入数据进行向量 化处理， 得到病情语义向量。 6.根据权利要求1至5任一项所述的疾病部位识别方法， 其特征在于， 所述对所述病情权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114358020 A 2语义向量进行识别处 理， 得到第二疾病部位的步骤， 包括： 对所述病情语义向量进行 特征提取， 得到局部病情特 征向量； 对所述局部病情特 征向量进行最大池化处 理， 得到目标病情特 征向量； 利用预设的激活函数对所述目标病情特征向量进行激活处理， 得到每一疾病类别对应 的疾病概 率值； 根据所述疾病概 率值， 得到第二疾病部位。 7.根据权利要求1至5任一项所述的疾病部位识别方法， 其特征在于， 所述根据所述第 一疾病部位和所述第二疾病部位， 得到目标疾病部位的步骤， 包括： 对所述第一疾病部位和所述第二疾病部位进行比对分析， 得到分析 结果； 若所述分析结果为所述第 一疾病部位和所述第 二疾病部位相同， 则将所述第 一疾病部 位或者所述第二疾病部位作为目标疾病部位； 若所述分析结果为所述第 一疾病部位与 所述第二疾病部位不相同， 则获取所述第 一疾 病部位和所述第二疾病部位的优先级， 并根据所述优先级将所述第一疾病部位或者所述第 二疾病部位作为目标疾病部位。 8.一种疾病部位识别装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 原始病情文本获取模块， 用于获取原 始病情文本； 匹配模块， 用于通过预先训练的病情匹配模型对所述原始病情文本进行匹配处理， 得 到第一疾病部位； 语义分析模块， 用于通过预先训练 的语义分析模型对所述原始病情文本进行语义分析 处理， 得到病情语义向量； 识别模块， 用于对所述病情语义向量进行识别处 理， 得到第二疾病部位； 比较模块， 用于根据所述第一疾病部位和所述第二疾病部位， 得到目标疾病部位。 9.一种电子设备， 其特征在于， 所述电子设备包括存储器、 处理器、 存储在所述存储器 上并可在所述处理器上运行的程序以及用于实现所述处理器和所述存储器之间的连接通 信的数据总线， 所述程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的疾病部位 识别方法的步骤。 10.一种存储介质， 所述存储介质为计算机可读存储介质， 用于计算机可读存储， 其特 征在于， 所述存储介质存储有一个或者多个程序， 所述一个或者多个程序可被一个或者多 个处理器执行， 以实现权利要求1至7中任一项所述的疾病部位识别方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114358020 A 3