随着信息技术的发展,人们的生活已经越来越离不开计算机,计算机技术在各行各业都得到了应用。在医疗系统,病历数据是疾病诊断治疗和研究的重要信息,相较于纸质病历管理的不易存储、难以书写、不易查询和对比研究,电子病历管理在医疗体系越来越受到重视,得到了广泛的应用。我国医院的信息化建设经过了近二十年的飞速发展后,已经初具规模,基本上各地的医院都有了各自的医院信息系统(Hospital Information System,HIS),但怎样高效地利用电子病历数据,完成疾病自动智能诊疗成为一个重要的课题。电子病历作为记录患者病程、检查、手术、医嘱等信息的重要材料,可以对患者的诊疗提供帮助。目前各高水平医院对于院内病历的管理已经有了成熟的模型,但对跨医院的病历管理并没有有效的手段。在跨医院电子病历的应用中,当患者发生转院时,由于医院信息系统对电子病历的管理标准不一致,病历数据转移会遇到很多困难:如不同电子病历系统对相同对象存在不一致称呼;电子病历包含的信息量大,但不同医院由于信息系统数据结构不一致无法直接导入,采用人工录入的形式会浪费较多时间等。针对上述困难,本文研究的主要问题为跨医院电子病历交互场景下,实现电子病历的智能分析管理工作,降低电子病历管理成本,节约医疗资源,提高医院运转效率。为了解决研究的问题,本文采用一种结合知识图谱技术与文本解析技术的方法,构建疾病知识库,完成电子病历的智能化管理。本文完成了以下研究内容并取得相应成果:(1)分析比较了疾病知识图谱构建过程中分别采用条件随机场和Bi LSTM+CRF模型进行知识抽取的效果。针对中文疾病知识,采用Bi LSTM+CRF模型抽取实体的精确率、召回率和F1-Measure值都要比条件随机场模型高出不少,是构建中文疾病知识图谱的优先选择。选用合适数据源与方法完成疾病知识图谱数据库构建,它主要包含疾病名称、病症、检查、治疗、药物信息这五类节点信息,[疾病名称,导致,病症]、[疾病名称,需要,检查]、[疾病名称,需要,治疗]、[疾病名称,常用药,药物信息]、[检查,发现,疾病名称]、[检查,发现,病症]、[治疗,改善,病症]、[治疗,需要,药物信息]这八种实体关系。(2)根据上述问题,设计实现了将非结构化的文本电子病历数据自动解析成结构化的病程相关数据,并自动存储到数据库的方法。设计实现了根据病历数据,自动匹配分析患者疾病,智能推荐相关诊疗方案的提高数据利用效率的方法。(3)利用软件工程的方法,从需求分析、概要设计、详细设计、系统实现与测试的方面对病历智能管理系统的设计与实现进行了详细描述,并完成仿真系统搭建。它可以完成对所需疾病实体以及相关知识的查询;可以输入文本电子病历后自动识别其中的疾病实体;它可以根据病历识别出的疾病信息智能地给出医疗建议;可以将非结构化的病历文本数据自动提取成结构化的数据存入数据库中。本文以知识图谱为技术手段和解决途径,实现对中文电子病历文本信息的自动解析,提取其中患者疾病治疗相关信息,与知识图谱已有知识进行匹配,完成对医疗的智能推荐与病历的智能管理,实现了病历管理技术的方法创新。