融合LSTM与CRF的电子病历实体识别研究

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为了解决中文电子病历实体识别时数据特征提取不充分,分类时数据丢失等问题,提出了一种融合LSTM与CRF模型,通过运用人工智能算法对电子病历数据进行解析与重构,将病历数据进行可视化与结构化构造,设计开发了一种中文电子病历命名实体识别系统,能够实现在线测评、自动阅览、自动诊断、自动生成健康档案等功能,文章对人工智能技术在中文电子病历命名实体识别系统设计与实现进行了分析探究.实验结果表明,在患者入院诊断流程中,采用该方案设计开发的中文电子病历命名实体识别系统较其他系统更智能、更客观、能够辅助提高医生诊断的精确度,提高诊断效率.
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