【摘 要】
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目的:以国际疾病分类(ICD)为基础标准疾病术语模板,通过扩展ICD-10分类内容和机器学习的方法对多样化和不规范的疾病诊断名称进行识别,并转化为统一的标准疾病诊断术语,以提
【机 构】
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北京大学公共卫生学院卫生政策与管理学系,华东师范大学数学科学学院基础数学系
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目的:以国际疾病分类(ICD)为基础标准疾病术语模板,通过扩展ICD-10分类内容和机器学习的方法对多样化和不规范的疾病诊断名称进行识别,并转化为统一的标准疾病诊断术语,以提高门诊疾病诊断名称的计算机识别和分类效率。方法:将标准的疾病诊断术语作为训练集,采用基于“规则+贝叶斯机器学习+惩罚得分机制”的模型进行训练;测试数据为2018年上半年北京市22家三甲医院门诊诊断数据,对其中的783364条非标准化疾病诊断名称进行预处理后得到220258条疾病诊断,然后采用随机抽样的方法从中抽取5个样本作为测试集,每
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