医疗档案数字优化过程中信息识别与分类技术研究

在医院的各诊疗环节，医疗档案广泛留存着，作为支撑患者管理、医疗服务以及内部运营的关键基础材料，多数医院已达成档案电子化，但信息在利用方面的程度依旧较浅，诸如识别不明、分类偏差、结构无序等问题，阻碍了数字档案应用向纵深发展。在管理方面实践里，信息识别及分类成了推动医疗档案优化的关键所在，其精准度直接关乎后续查询、统计、分析等功能所发挥的成效与意义。

一、医疗档案数字优化过程中信息识别技术分析

（一）面向非结构化医疗文本的识别策略

医疗档案当中存在着大量非结构化文本内容，囊括了诸如门急诊记录、病程记录、手术摘要、会诊意见等内容，这些文本一般没有统一的格式，语义结构繁复难辨，专业术语大量汇聚，且医生在表述习惯上的差异十分明显，造成自动识别面临明显的技术阻碍[1]。过去基于关键词或者规则匹配的识别方法，在面对词序排列错乱、语义存歧义或采用缩略表达时，识别精准率偏低，难以实现数字化结构重铸的要求，在当前实际操作里，较为管用的技术路径为引入基于语义识别的分层处理方略：第一步利用分词算法筛选关键词节点，初步抓取医疗术语、诊断名目、用药详情等关键字段；第二步借助句法结构及语义模板方式，鉴别关键词彼此的逻辑关系，界定其于就诊流程里的定位与含义，像“诊断为”“既往有”“建议行”等言语模式的固定搭配关系形态；第三步配合医院内部词汇库与标准医学术语表，执行字段的对齐及归一化处理。

（二）基于规则驱动与人工校验的识别流程优化技术

虽说借助语义识别的自动化系统极大提升了医疗文本处理的能力，但在面对复杂、语义模糊且隐晦的文本情形下，完全依靠机器处理，依旧存在误判与漏判的可能，当下成熟度较高的做法是把技术流程安排成“规则驱动+人工校验”双轨格局，从而提升整体识别的精准度及适应能力。在实际的实现环节里，能先利用预设好的规则模板，快速完成对标准化内容的匹配提取，诸如手术名称、检查项目、用药明细等字段，这些信息格式稳定性强，适合开展批量处置，面对语义表达有差异或是文本结构不清晰的相关内容，系统输出多项识别建议，供人工选择之后进行确认。以“病史描述”字段为对象，系统可拿出“糖尿病史”“高血压史”等识别相关标签，由人工完成校准这一工作，在这一进程里，系统会自行把人工操作的行为记录好，渐次构建院内语义识别方面的语料库与训练样本池，实现识别策略的持续升级与精准把控。

二、医疗档案数字优化过程中信息分类技术分析

（一）基于流程场景的多维分类体系构建技术

通用文件分类跟医疗档案分类差异明显，它除了要识别文档类别之外，还需结合诊疗流程、科室履行的职责、业务运转节点等多个维度，开展信息归类与标签化事宜，基于此特点，其分类技术体系需同时具备语义理解的本领以及业务逻辑的匹配能力[2]。就当前情况，比较成熟的技术思路是构建起“多维标签 + 层级分类”的联合架构，采用设定主类标签识别文档的基本样式，诸如门诊就医病历、住院病程记录、手术操作文书、检查结果报告书等；凭借诊疗流程对子类标签做细化处理，把“住院记录”进一步做细分，分为“首次病程记录”“日常病程”“出院小结”等。标签体系的设定得与医院信息系统（HIS）内的业务数据流以及归档标准相融合，保障分类结构与现实场景高度相匹配，从技术实现的角度而言，可凭借搭建分类规则的库，结合如档案来源系统、科室标识、文档标题等的元数据字段，迅速完成初步的组别划分。属于“检验科系统”的文档，默认是归入“检验报告”类，只要标题含有“CT”或“MRI”，即可自动对其进行“影像资料类”标记。

（二）分类技术中的模型设计与动态适应机制

在多类文档交错、语义模糊频繁出现所构成的背景中，单一规则匹配，对高精度分类任务支撑力不足，需采用内容驱动的分类模型，对规则系统进行补充，一般采用构建轻量级分类引擎这一路径，整合词频剖析、文本相似度估量与语义嵌入方法，达成对复杂文档的自动归类操作。模型设计宜尽量做到与医疗业务实际相契合，规避采用过度冗杂的深度网络结构，而是遵照高效、可成功部署、方便进行维护的原则，以支持向量机（SVM）或朴素贝叶斯模型为工具对文档内容进行主题分类，与医院自有的语料相结合开展训练。也可以引入如 TF - IDF 和余弦相似度这般的简化词向量模型，开展对归档任务频率大的文档的语义聚类与自动标记工作，在模型的训练与运用进程中，为应对医院业务变动、模板更新以及新文档类型的出现所引发的分类偏差，系统应设置动态更新相关机制。依靠持续采集经人工修正的分类数据，创建反馈数据群落；开发针对模型增量学习的接口，按一定周期对分类模型进行二次训练，增强其对新型表达途径或跨类文档的辨认能力，应当设置模型置信度临界值，把低置信度的分类结果自动提交给人工进行确认，防止错误分类结果流入主系统，实现整体归档安全及准确的预期效果，分类结果应呈现出可追溯与可查阅的特点，系统可在每份文档元数据里，记录分类路径及识别进程，以便后期审计、检索、调阅时具备可跟踪查询的依据，为医院的数据治理工作给予技术方面的支撑[3]。

三、结语

信息甄别与分类技术直接关乎数据的结构化状况与后续应用的实际效率，在实际推进落实阶段，需重点聚焦语义解读与流程契合，搭建兼具实操性与拓展性的技术架构。随着标准体系跟算法能力的提升，识别及分类技术将在增强数据利用率、推进医疗资源整合进程中展现更大效能。

参考文献：

[1]付晓燕.大数据视角下医疗档案信息交互共享平台构建研究[J].办公室业务,2024,(13):62-64.

[2]黄世重.新时代医院档案信息化管理的对策研究[J].经济师,2024,(02):256-257.

[3]时静.大数据背景下医疗档案信息化管理的路径分析[J].黑龙江档案,2023,(06):141-143.