人工智能在集成平台患者主索引管理中的应用探-中国卫生信息管理杂志

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人工智能在集成平台患者主索引管理中的应用探

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研究背景与问题

在现代医疗信息系统中，患者主索引的准确性和完整性至关重要。然而，医院信息集成平台中患者主索引的合并和管理面临着巨大的挑战。随着自然语言处理（NLP）和预训练大模型等人工智能技术的发展，本研究旨在探索其在患者主索引合并算法和平台构建中的应用，以提高数据处理的效率和准确性。研究背景中，医院信息系统中存在大量患者数据，但由于数据来源多样，格式不统一，导致患者主索引合并时存在大量重复和不准确的情况。这直接影响到了医疗质量和效率，因此如何解决这一问题成为了一个迫切需要解决的问题。

研究方法

本研究采用了一种基于自然语言处理和预训练大模型的集成平台患者主索引管理方法。具体方法如下： 1. 患者历史索引数据分为非语义类和语义类进行分别处理； 2. 对于非语义类数据，采用Levenshtein算法、Jaro-Winkler算法、精确匹配算法等计算数据之间的相似度； 3. 对于语义类数据，利用预训练大模型进行语义理解，通过分析患者的名字、性别、出生日期等基本信息进行相似度计算； 4. 结合相似度计算结果，采用智能匹配策略进行患者主索引合并； 5. 在平台构建过程中，采用模块化设计，以方便后续的维护和升级。

核心结果

本研究通过实验和实际应用，得到了以下核心结果： 1. 采用基于NLP和预训练大模型的算法，患者主索引合并的准确率显著提高； 2. 平台构建过程中，模块化设计有效提升了系统的可维护性和扩展性； 3. 实际应用中，系统性能稳定，用户体验良好。

结论与意义

本研究通过探索自然语言处理和预训练大模型在患者主索引管理中的应用，为医院信息集成平台提供了有效的解决方案。主要结论和意义如下： 1. 人工智能技术在医疗信息集成平台患者主索引管理中具有广阔的应用前景； 2. 本研究提出的方法可显著提高患者主索引合并的准确性和效率； 3. 为我国医疗信息化建设提供了一种新的技术途径，有助于提高医疗服务质量和效率。

文章来源：《中国卫生信息管理杂志》网址: http://www.jpxyj.cn/qikandaodu/2025/1029/328.html