一、設計理念&產品介紹
智能電子病歷系統采用獨有的NLP技術對病歷進行細致的、專業的結構化處理，使得病歷內容的內在含義為計算機“理解”，實現監控和利用。其核心價值不單純在於病歷的無紙化存儲和電子化記錄，更是在醫療質量控制、區域醫療信息化、臨床路徑、疾病監測、科研教學等方面都發揮出重要作用。
患者就醫過程中產生了大量的醫療數據，醫生給其接診時又需要獲取該患者既往和當下產生的數據以輔助醫生采取下一步治療，根據治療所產生的數據再采取對應的治療措施，周而復始直至患者疾病治愈。這個治療模式是現有臨床診療的模式。我們做的是臨床診療系統，操作者是臨床醫生，因此我們采取該模式設計了智能電子病歷一體化系統，我們的設計理念是，從臨床數據中心、專病數據中心、臨床診療指南、疾病知識庫抽取疾病診療數據構建醫療知識圖譜，以醫療知識圖譜為基礎創建臨床決策引擎，把臨床決策引擎接入全結構化的電子病歷系統，通過賦能電子病歷系統，讓醫生感知智能醫療：輔助診斷、智能推薦、智能輸入、智能糾錯、智能質控、智能編碼等，讓醫生從上一代的業務操作系統進入到新一代的智能化時代。
賦能臨床診療的全過程后提高了臨床效率，在對整個醫療過程進行過程質控、內容質控、效果質控實現智能醫療質控，以提高醫療質量，降低醫療事故，保障醫療安全。
二、產品特點優勢
如果為了電子病歷的結構化，把應該用自然語言自由化輸入的電子病歷，組織成用固定的詞或詞組選擇性輸入的電子病歷，會影響醫生的思維，破壞漢語以字成句、以字組詞、多樣化詞語的自然語言結構，破壞醫生的專業思維方式和語言習慣。
為避免以上問題，並且又能對豐富的病歷資源進行二次利用，NLP自然語言電子病歷系統可支持前台自然語言錄入，后台自動通過獨有的NLP技術將病歷內容進行結構化處理和存儲。
2.1 后結構化編輯器
在支持全結構化的基礎上增加了后結構化技術，即能支持前端結構化錄入，也支持前端自由錄入后端結構化存儲，能充分保障病歷書寫的靈活高效和后期功能擴展，產品可以自主升級、修改，積極響應國家政策的變化；
Ø 預設結構化元素前端結構化輸入，即預先在模板制作時做好文檔結構化元素的基礎上結構化錄入。
Ø 自由后結構化替換輸入，即不用預先做做大量的結構化元素，模板制做時直接使用大段落的自由文本，在醫生書寫病歷過得之中編輯器以及后結構化引擎自己后結構化並且引導大夫結構化錄入。
2.2 NLP后結構化
智能電子病歷獨有的NLP技術可對病歷進行細致的、專業的結構化處理，使得病歷內容的內在含義為計算機“理解”，實現監控和利用。
目前項目上使用的算法F1達到94.0。
Ø 病歷的后結構化，算法引擎。
Ø 病歷的后結構化，效果展示。
自動提取病歷的段落節點
2.3 病歷輸入法
應用NLP、機器學習技術並結合海量的電子病歷以及相關醫學內容進行訓練的專用病歷輸入法提供諸如基於書寫上下文的超級聯想、自動補齊、自然文本自動替換輸入。
病歷上線費時費力的結構化模板制做的時代將一去不返，基於NLP和機器學習技術，病歷只需求結構化段落這一些即可，剩下的只需要交給我們的NLP-輸入法引擎即可，自動后結構化並彈出替換選擇錄入。
Ø 下上文聯想輸入
Ø 自動補齊
Ø 后結構化替換輸入
2.4 結構化病歷檢索
由於電子病歷編輯器支持全結構化（前后端結構化），因此針對病歷內容檢索可以支持最小元數據級的搜索。既支持單條件搜索，也支持組合條件以及關系條件的搜索。
基於NLP后結構技術以及患者聚合數據存儲技術，實現在千萬級記錄之中實現精確的患者全病歷數據檢索，速度達到毫秒級級別。
2.5 內容知識圖譜
通過整合專業的臨床知識庫並結合NLP后結構化技術生成可視化的醫學知識圖譜，為臨床決策支持、病歷質控、病歷檢索提供技術支撐。
2.6 臨床輔助決策
電子病歷系統與臨床決策支持系統進行深度集成，為醫務提供諸如輔助診斷、合理性驗證、報告解讀等相應功能。
Ø 輔助診斷
Ø 高危用葯提醒
Ø 檢驗檢查合理性校驗
Ø 輔助開方
2.7 中醫輔助診療
醫生開立中草葯處方時系統提供中葯方劑隨症加減，輔助醫師開立中草葯處方。
2.8 智能糾錯
臨床醫生在病歷書寫過程中，當出現語法、詞法、錯別字時系統能夠給出實時提醒，並能給出正確的詞組。同時系統支持醫生自定義屬於自己的語法、詞法、句法規則。
2.9腳本化編程
程序中對於業務流程、個性化設置、本地化開發的需求采用腳本化的開發方式。該方式極大地簡化了“開發、部署、測試和調試”的周期過程，同時提高了產品的交付速度、交付質量、客戶滿意度。
