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摘要:
电子病历中蕴含着大量的医疗知识和患者的健康信息,而产科电子病历的结构化及信息抽取对临床决策支持及提高人口的生育健康水平具有重要意义.首先对中文产科电子病历的结构特点及内容进行了分析,并采用基于规则的方法对电子病历数据进行了清洗和结构化;其次采用最大熵(ME)模型及基于规则方法按治疗类型对电子病历进行分类,分类的F值达到88.16%;最后,为了进一步利用电子病历进行信息抽取和知识挖掘,以短句为单位,相似度为衡量标准,采用支持向量机(SVM)模型对首次病程记录进行去重处理及自动差异化分析,从分析的结果中筛选出68.6%的重复及相似短句.
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文献信息
篇名 基于自然语言处理的中文产科电子病历研究
来源期刊 郑州大学学报(理学版) 学科 工学
关键词 产科电子病历 数据清洗 分类 差异化 相似度
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 40-45
页数 6页 分类号 TP391
字数 5559字 语种 中文
DOI 10.13705/j.issn.1671-6841.2017005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张坤丽 郑州大学信息工程学院 24 195 9.0 13.0
2 庄雷 郑州大学信息工程学院 92 704 13.0 21.0
3 昝红英 郑州大学信息工程学院 58 759 11.0 26.0
4 赵悦淑 25 155 8.0 11.0
5 马鸿超 郑州大学信息工程学院 2 13 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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产科电子病历
数据清洗
分类
差异化
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