本发明属于电数字数据处理，尤其涉及基于transformer的病历书写监测方法及装置，用于检测临床病历的书写质量。
背景技术：
1、临床病历书写质量对于医疗质量和患者安全起着至关重要的作用，临床病例书写质量指的是医生在书写临床病历时所体现出的准确性、完整性、逻辑性等方面的质量，一份高质量的临床病历应该包含完整的病情描述、诊断依据、治疗方案等信息，并且需要符合相关的规范和标准，书写质量过差可能会导致安全隐患。
2、transformer是一种神经网络模型，采用了注意力机制来并行处理输入序列，能够捕捉输入序列中不同位置的依赖关系，在处理长距离依赖和上下文信息建模方面表现出色。
3、目前，对于临床病例书写质量实时监测有着多方面的研究，如中国发明专利cn106909791a公开了一种临床输血病历管理系统，其包括病历模板选择模块、输入模块、病历录入模块；病历模板选择模块连接所述病历录入模块，用于提供给医师选择输血病历模板，并将医师选择的所述输血病历模板发送到所述病历录入模块，输血病历模板的类型为一个或多个；输入模块，用于提供给医师输入病历详情；病历录入模块连接所述输入模块，用于提供给医师在所述输血病历模板中输入所述病历详情并生成最终的输血病例。又如中国发明专利cn111489821b公开了诊断组管理系统，其包括诊断知识库维护模块、诊断管理模块、相似病例调用模块、诊疗方案维护模块、医务科管理模块、临床诊断字典库模块和诊断组合并分析模块，实现规范临床诊断，建立了基于icd编码的临床诊断字典库，并提供了相似病历模板的调用。
4、然而，目前医生在进行临床病例书写时，可能存在书写错误、遗漏信息、专业术语使用不当和逻辑不清等问题，出现不符合标准或存在错误的临床病历，上述专利无法避免该问题的出现，由于临床病例书写质量不稳定，对医疗质量和患者安全产生了潜在的影响。
技术实现思路
1、本发明的目的在于，提供了基于transformer的病历书写监测方法及装置，能够获取当前临床病历书写数据的临床病历书写质量评分，实现了当临床病历书写质量评分低于第一阈值时，对当前临床病历进行及时修正，进而提高了临床病例书写质量。
2、本发明采用的技术方案为，基于transformer的病历书写监测方法，包括以下步骤：
3、获取临床医生在书写临床病历过程中产生的历史临床病历书写数据，将获取到的历史临床病历书写数据进行预处理；根据预处理后的历史临床病例书写数据构建transformer模型；根据transformer模型分析历史临床病例书写数据后获得的模型结果，分析出综合模型结果评估指数，当综合模型结果评估指数低于第一阈值（根据需求设定即可）时，对transformer模型进行进一步优化，综合模型结果评估指数还用于对所构建的transformer模型进行评估和监控；利用transformer模型实时监测临床医生的当前临床病历书写质量。
4、进一步的，所述将获取到的历史临床病历书写数据进行预处理的具体方法为：将获取到的历史临床病历书写数据进行数据清洗，去除历史临床病历书写数据中的干扰项目；对历史临床病历书写数据中的句子进行填充，得到长度相同的历史临床病历书写数据；将历史临床病历书写数据进行分词处理并去除停用词，得到病例书写词汇数据。
5、进一步的，所述构建transformer模型的具体方法为：将预处理后的历史临床病历书写数据进行分析，获取临床病历词嵌入向量和临床病历词位置编码向量，并将两向量相加得到临床病历输入向量；通过将临床病历输入向量进行线性变换得到临床病历查询向量、临床病历键向量、临床病历值向量，将临床病历查询向量和临床病历键向量进行点积操作，再进行缩放和归一化操作，再与临床病历值向量进行加权求和，分析得到临床病历注意力分数及加权值，将临床病历多头注意力机制的输出通过全连接层和残差连接进行结合，继续通过前馈神经网络层进行非线性变换，得到临床病历编码输出向量；将临床病历编码输出向量经过全连接层映射到临床病历输出词汇表的临床病历输出向量，即为模型输出结果。
6、进一步的，所述综合模型结果评估指数的具体分析方法为：获取模型结果用户反馈指数和模型质量评估指数，据其构建综合模型结果评估指数计算公式，所述模型结果用户反馈指数，用于分析临床医生对transformer模型分析历史临床病例书写数据后获得的模型结果的主观评估分数，所述模型质量评估指数，用于客观评估用于实时监测临床病例书写质量的transformer模型的质量；根据综合模型结果评估指数计算公式计算出综合模型结果评估指数，综合模型结果评估指数越高，表示transformer模型对于临床病历实时监测的结果客观评价和主观评估分数越高；所述综合模型结果评估指数计算公式为：
7、；
8、式中，zh为综合模型结果评估指数，e为自然常数，fk为模型结果用户反馈指数，pg为模型质量评估指数，α1为模型结果用户反馈指数对综合临床病历书写质量指数的权重占比值，α2为模型质量评估指数对综合临床病历书写质量指数的权重占比值。
9、进一步的，所述模型结果用户反馈指数的具体分析方法为：将历史临床病历书写数据的每份历史临床病历进行编号；将编号好的每份历史临床病历书写数据输入到transformer模型后，获取临床病历输出向量；根据临床病历输出向量，获取每个临床医生对各自负责的历史临床病历的模型输出结果的评分反馈数据，所述评分反馈数据包括专业性评分值、完整性评分值、准确性评分值，构建模型结果用户反馈指数分析公式；根据模型结果用户反馈指数分析公式分析出模型结果用户反馈指数，模型结果用户反馈指数越高，表示临床医生对transformer模型进行临床病历实时监测的结果满意度越高。
10、进一步的，所述模型质量评估指数的具体分析方法为：获取历史临床病历书写数据的历史临床病历数量和模型结果分析平均时间，构建模型质量评估指数的分析公式；根据模型质量评估指数分析公式分析出模型质量评估指数，模型质量评估指数越高，表示用于进行临床病历实时监测的transformer模型的质量越高。
11、进一步的，所述利用transformer模型实时监测临床医生的当前临床病历书写质量的具体方法为：将临床医生完成的当前临床病历书写数据输入到transformer模型中进行评估，获取临床病历输出向量；根据临床病历输出向量，分析出当前临床病历的临床病历书写质量评分，将该临床病历书写质量评分反馈给临床医生；当前临床病历书写质量评分低于第二阈值（根据需求设定即可）时，对当前临床病历进行及时修正。
12、进一步的，所述临床病历书写质量评分的具体分析方法为：将临床医生完成的当前临床病历书写数据输入到transformer模型中进行评估，获取模型输出结果的临床病历输出向量；针对临床病历输出向量，设定第三阈值用于判断该病例书写词汇是否为专业术语，当该病例书写词汇的专业性概率低于第三阈值时，认定该病例书写词汇为专业术语使用错误，遍历当前临床病历的临床病历输出向量中每个病例书写词汇的专业性概率，统计所有低于第三阈值的词汇总数，即为transformer模型确定的当前临床病历中专业术语使用错误次数；根据已定义的临床病历格式规范（根据行业通用的格式规范设定即可），检查临床病历输出向量中与格式不符合的词汇的次数，表示transformer模型确定的当前临床病历的格式错误次数。
13、进一步的，所述临床病历书写质量评分的具体分析方法为：获取当前临床病历的专业术语使用错误次数和格式错误次数，构建临床病历书写质量评分的计算公式；根据临床病历书写质量评分的计算公式计算出临床病历书写质量评分；所述临床病历书写质量评分的计算公式为：
14、；
15、式中，pz为临床病历书写质量评分，e为自然常数，sy为当前临床病历的专业术语使用错误次数，gs为当前临床病历的格式错误次数，为当前临床病历的专业术语使用错误次数对临床病历书写质量评分的权重占比值，为当前临床病历的格式错误次数对临床病历书写质量评分的权重占比值。
16、基于transformer的病历书写监测装置，用于实现上述的监测方法，包括：数据获取预处理模块、模型构建模块、模型评估监测模块和书写质量实时监测模块：其中，所述数据获取预处理模块，用于获取临床医生在书写临床病历过程中产生的历史临床病历书写数据，将获取到的历史临床病历书写数据进行预处理；所述模型构建模块，用于根据预处理后的历史临床病例书写数据构建transformer模型；所述模型评估监测模块，用于根据transformer模型分析历史临床病例书写数据后获得的模型结果，分析出综合模型结果评估指数，当综合模型结果评估指数低于第一阈值时，对transformer模型进行进一步优化，综合模型结果评估指数还用于对所构建的transformer模型进行评估和监控；所述书写质量实时监测模块，用于利用transformer模型实时监测临床医生的当前临床病历书写质量。
17、本发明具有如下有益效果：
18、1、本发明通过将临床医生完成的当前临床病历书写数据输入到transformer模型中，获取临床病历输出向量，从而根据临床病历输出向量，获取当前临床病历书写数据的临床病历书写质量评分，进而实现了当临床病历书写质量评分低于第一阈值时，对当前临床病历进行及时修正，解决了现有技术中临床病例书写质量不高的问题。
19、2、本发明能够通过模型结果用户平均反馈指数和模型质量评估指数，分析出综合临床病历书写质量指数，从而综合考虑客观评估模型结果的分析结果和临床医生对模型结果的主观评估分数，进而实现了更全面地评估transformer模型质量。
20、3、本发明通过获取历史临床病历书写数据的历史临床病历数量和模型结果分析平均时间，构建模型质量评估指数的分析公式，从而根据模型质量评估指数分析公式分析出模型质量评估指数，进而实现了客观评估用于实时监测临床病例书写质量的transformer模型的质量。
1.基于transformer的病历书写监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的基于transformer的病历书写监测方法，其特征在于，所述将获取到的历史临床病历书写数据进行预处理的具体方法为：
3.如权利要求1所述的基于transformer的病历书写监测方法，其特征在于，所述构建transformer模型的具体方法为：
4.如权利要求1所述的基于transformer的病历书写监测方法，其特征在于，所述综合模型结果评估指数的具体分析方法为：
5.如权利要求4所述的基于transformer的病历书写监测方法，其特征在于，所述模型结果用户反馈指数的具体分析方法为：
6.如权利要求4所述的基于transformer的病历书写监测方法，其特征在于，所述模型质量评估指数的具体分析方法为：
7.如权利要求1所述的基于transformer的病历书写监测方法，其特征在于，所述利用transformer模型实时监测临床医生的当前临床病历书写质量的具体方法为：
8.如权利要求7所述的基于transformer的病历书写监测方法，其特征在于，所述临床病历书写质量评分的具体分析方法为：
9.如权利要求8所述的基于transformer的病历书写监测方法，其特征在于，所述临床病历书写质量评分的具体分析方法为：
10.基于transformer的病历书写监测装置，用于实现权利要求1所述的基于transformer的病历书写监测方法，其特征在于，包括数据获取预处理模块、模型构建模块、模型评估监测模块和书写质量实时监测模块：
