目前,医疗健康进入大数据时代,很多医疗记录被电子化、数字化存储。随着大众对医疗健康水平要求的不断提高,医疗检查与检查报告的质量受到普遍关注,是科学医疗诊断决策的重要依据。但是医疗检查报告的生成是一项非常复杂且繁琐的工作。为了保证报告内容是对医疗检查过程的完整、准确和规范的记录,需要对检查项目、检查内容和检查方法等使用标准医学术语进行规范记录。然而目前检查报告基本都是在检查结束后,由负责检查的医生完成记录,记录过程中缺乏标准化、智能化的辅助手段。这样的检查报告形成过程,导致报告的质量完全依赖于医生的检查水平和经验,报告质量难以得到控制和保障,报告里蕴含的医学知识也难以被利用。随着医学水平的进步与大众生活质量的提高,检查指标与检查人群数量均在日益提升,填写检查报告的工作量日益增大,这种费时费力的低效方法已经无法再满足当下大规模患者进行高质量检查的需求。针对医疗检查报告生成过程繁琐、质量不可控、效率低、利用率低等问题,本文以消化内镜检查为切入点,结合国家重点研发项目研发内容,开展基于人工智能的消化内镜报告自动生成方法和系统的设计与研发工作,主要工作包括:1.针对报告生成质量不可控、利用率低的问题,本文提出了一种基于知识图谱的智能模板构建方法。通过分析质量控制大数据中心的消化内镜报告记录,抽取出内镜报告中的实体、属性与实体和属性间的关系等知识。再根据抽取到的知识,构建消化内镜报告知识图谱。最终根据知识图谱,构建不同疾病不同症状特点的消化内镜报告模板,为报告辅助填写与报告自动生成提供依据。2.针对报告生成过程繁琐、效率低的问题,本文提出一种基于智能模板的消化内镜报告自动生成方法。该方法基于智能模板中蕴含的各属性值之间的关联关系与上下文关系,使医生选择合适的模板后只需要填写少量关键词后即可由智能模板自动生成其余部分的报告内容,让医生高效完成报告的填写。3.研发了基于智能模板的消化内镜报告自动生成系统。在系统中设计了数据录入、数据检索与数据分析三大模块,实现了基于智能模板的报告生成、基于智能模板的文本报告结构化和基于模板关键词的报告检索等功能,满足了医生高效进行报告生成与数据分析的系统使用需求。本文以区域消化内镜质量控制大数据中心为基础,采集了十余万条消化内镜报告数据,对这些数据进行挖掘和分析,形成了八大类,共22种智能模板,并通过Spring Boot框架开发了基于智能模板的消化内镜报告自动生成系统,提供了报告辅助填写和报告自动生成等便于医生使用的功能,大大提高了医生工作效率。