(19)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 202211524414.5 (22)申请日 2022.12.01 (71)申请人 四川大学华西医院 地址 610044 四川省成 都市武侯区国学巷 37号 (72)发明人 龚姝　李进　徐禹　魏申毅　王磊　 (74)专利代理 机构 北京嘉途睿知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11793 专利代理师 莫胜钧 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/20(2012.01) G06F 16/18(2019.01) (54)发明名称 一种医疗培训流 程规范化校验方法及系统 (57)摘要 本发明实施例提供了一种医疗培训流程规 范化校验方法及系统， 该方法中， 在接收到校验 指令时， 获取待校验医疗培训活动 日志， 然后先 获取待校验医疗培训活动日志中每个培训节点 数据集对应的培训过程描述结果， 得到j个培训 过程描述结果， 之后基于j个培训过程描述结果 得到j个培训过程描述结果权重， 再基于j个培训 过程描述结果权重得到j个描述结果知识字段， 最后根据j个描述结果知识字段， 采用评估模型 获取待校验医疗培训活动日志对应的j个培训节 点合规评价信息。 本申请实施例高效获取每个培 训节点的合规评价信息， 节约了人力且保证了校 验的公平公正， 无需借助额外的计算资源进行相 关数据的处 理挖掘， 节约了 计算资源。 权利要求书4页 说明书12页 附图3页 CN 115545580 A 2022.12.30 CN 115545580 A 1.一种医疗培训流 程规范化校验方法， 其特 征在于， 应用于校验系统， 所述方法包括： 响应于接收到的校验指令， 获取待校验医疗培训活动日志； 获取所述待校验医疗培训活动日志中每个培训节点数据集对应的培训过程描述结果， 得到j个培训过程描述结果； 其中， 所述待 校验医疗培训活动日志包括j 个培训节点数据集， 所述培训节点数据集与所述培训过程描述结果 一一映射； 基于所述j个培训过程描述结果得到j个培训过程描述结果权重； 其中， 所述培训过程 描述结果权重指示所述培训节点数据集对于所述待校验医疗培训活动日志在培训过程中 的考核重要性占比， 所述培训过程描述结果权 重与所述培训节点数据集 一一映射； 基于所述j个培训过程描述结果权重得到j个描述结果知识字段； 其中， 所述描述结果 知识字段与所述培训节点数据集 一一映射； 根据所述j个描述结果知识字段， 采用评估模型获取所述待校验医疗培训活动日志对 应的j个培训节点合规评价信息； 其中， 所述培训节点合规评价信息与所述培训节点数据集 一一映射。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述获取所述待校验医疗培训活动日志中 每个培训节点数据集对应的培训过程描述结果， 得到j个培训过程描述结果， 包括： 针对所述待校验医疗培训活动日志中第i个培训节点数据集， 获取所述第 i个培训节点 数据集匹配的特征值； 其中， 所述第i个培训节点数据集是所述j个培训节点数据集中的任 一培训节点数据集， 所述 i＜j； 针对所述待校验医疗培训活动日志中所述第i个培训节点数据集， 获取所述第 i个培训 节点数据集对应的培训过程描述结果 概率； 针对所述待校验医疗培训活动日志中所述第i个培训节点数据集， 基于所述第 i个培训 节点数据集对应的培训过程描述结果概率和所述第i个培训节点数据集匹配的特征值， 确 定所述第i个培训节点数据集对应的培训过程描述结果。 3.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述j个培训过程描述结果得到j 个培训过程描述结果权 重， 包括： 针对所述待校验医疗培训活动日志中第i个培训节点数据集， 根据 所述第i个培训节点 数据集的培训过程描述结果， 确定所述第i个培训节点数据集对应的特征分析结果； 其中， 所述第i个培训节点数据集是所述j 个培训节 点数据集中的任一培训节点数据集， 所述i＜j   ； 针对所述待校验医疗培训活动日志中所述第i个培训节点数据集， 获取所述第 i个培训 节点数据集对应的培训过程描述结果 概率； 针对所述待校验医疗培训活动日志中的所述第 i个培训节点数据集， 基于所述第 i个培 训节点数据集对应的培训过程描述结果概率和所述第i个培训节点数据集对应的特征分析 结果， 得到所述第i个培训节点数据集对应的培训过程描述结果权 重。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于所述j个培训过程描述结果权重 得到j个描述结果知识字段， 包括： 针对所述待校验医疗培训活动日志中的第i个培训节点数据集， 获取所述第 i个培训节 点数据集对应的池化策略； 其中， 所述第i个培训节点数据集为所述j个培训节点数据集中 的任一培训节点数据集， 所述 i＜j；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 115545580 A 2针对所述待校验医疗培训活动日志中所述第i个培训节点数据集， 基于所述第 i个培训 节点数据集对应的池化策略以及所述第i个培训节点数据集对应的培训过程描述结果权 重， 得到所述第i个培训节点数据集对应的描述结果知识字段。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述j个描述结果知识字段， 采用 评估模型获取 所述待校验医疗培训活动日志对应的j个培训节点 合规评价信息， 包括： 根据所述j个描述结果知识字段， 采用所述评估模型中的多组特征抽取模块获取j个目 标描述结果知识字段； 根据所述j个目标描述结果知识字段， 采用所述评估模型中的多层深度神经网络获取j 个培训节点 合规评价信息 。 6.根据权利要求1~5任一所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述j个描述结果知识字 段， 采用评估模型获取所述待校验医疗培训活动日志对应的j个培训节点合规评价信息之 前， 所述方法还 包括： 获取拟训练医疗培训活动日志中每一拟训练数据集对应的拟训练培训过程描述结果， 得到j个拟训练培训过程描述结果； 其中， 所述拟训练医疗培训活动日志包括j个拟训练数 据集， 所述拟训练数据集与所述拟训练培训过程描述结果 一一映射； 基于所述j个拟训练培训过程描述结果确定j个拟训练培训过程描述结果权重； 其中， 所述拟训练培训过程描述结果权 重与所述拟训练数据集 一一映射； 基于所述j个拟训练培训过程描述结果权重， 确定j个拟训练描述结果知识字段； 其中， 所述拟训练描述结果知识字段与所述拟训练数据集 一一映射； 根据所述j个拟训练描述结果知识字段， 采用拟训练评估模型获取所述拟训练医疗培 训活动日志对应的j个拟训练培训节 点合规评价信息； 其中， 所述拟训练培训节点合规评价 信息与所述拟训练数据集 一一映射； 获取真值医疗培训活动日志对应的j个真值培训节点 合规评价信息； 通过所述j个真值培训节点合规评价信 息和所述j个拟训练培训节点合规评价信 息， 对 所述拟训练评估 模型训练， 直到符合训练截止条件， 得到所述评估 模型。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述获取真值医疗培训活动日志对应的j 个真值培训节点 合规评价信息， 包括： 获取真值医疗培训活动日志中每个真值数据集对应的真值培训过程描述结果， 得到j 个真值培训过程描述结果； 其中， 所述真值医疗培训活动日志包括j个真值数据集， 所述真 值数据集与所述真值培训过程描述结果 一一映射； 基于所述j个真值培训过程描述结果确定j个真值培训过程描述结果权重； 其中， 所述 真值培训过程描述结果权 重与所述真值培训过程描述结果 一一映射； 基于所述j个真值培训过程描述结果权重确定j个真值描述结果知识字段； 其中， 所述 真值描述结果知识字段与所述真值数据集 一一映射； 根据所述j个真值描述结果知识字段， 通过拟训练评估模型获取所述真值医疗培训活 动日志对应的j 个真值培训节 点合规评价信息； 其中， 所述真值培训节点合规评价信息与所 述真值数据集 一一映射； 所述通过所述j个真值培训节点合规评价信息以及所述j个拟训练培训节点合规评价 信息， 对所述拟训练评估 模型训练， 直到符合训练截止条件， 得到所述评估 模型， 包括：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 115545580 A 3