基于LSTM的冠心病危险因素抽取方法研究

• 作者: 张琳琳 杨晓辉 毕雪华 陈曲 高颖
• 来源期刊: 中国数字医学
• 学科: 医学
• 关键词: 冠心病 危险因素 LSTM 规则 电子病历
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 解决方案
• 页码范围: 92-94
• 页数: 3页
• 分类号: R319|TP391
• 字数: 2555字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7571.2020.03.031

摘要

电子病历中冠心病危险因素是临床医生对患者进行风险评估的基础和关键.针对非结构化的中文电子病历中冠心病危险因素自动化抽取的实际需求,将危险因素分为两类,分别使用长短期记忆网络LSTM与规则的方法,并对500例临床科室住院患者的电子病历进行实验测试,正确率达85.1％,验证了方法的可行性.