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摘要:
目的:使用深度神经网络对儿科电子病历进行挖掘分析,实现临床辅助决策支持.方法:首先,对非结构化电子病历数据进行预处理,然后利用自然语言处理技术将其转化为句向量.其次,构建双向循环神经网络(BiRNN)模型,用来捕捉患者的临床症状与多重环境因素之间的复杂关联关系.最后,面向149 817条儿科电子病历数据集来训练和验证模型.结果:实验结果表明,提出的基于双向循环神经网络的儿科临床辅助决策算法的预测精度优于四种对比算法.
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文献信息
篇名 基于深度神经网络的儿科临床辅助决策算法
来源期刊 中国数字医学 学科 医学
关键词 电子病历 临床决策支持系统 深度神经网络
年,卷(期) 2018,(11) 所属期刊栏目 人工智能与临床医学
研究方向 页码范围 32-34
页数 3页 分类号 R319
字数 3024字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-7571.2018.11.011
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研究主题发展历程
节点文献
电子病历
临床决策支持系统
深度神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国数字医学
月刊
1673-7571
11-5550/R
大16开
北京市朝阳区光华路甲8号和乔大厦A座528A室
80-133
2006
chi
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6783
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21
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25598
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