【摘 要】
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目的:探索新的多层次信息抽取模式,以改进当前以“医学词典”和“正则表达式”为主的电子病历信息抽取技术。方法:通过“文书类别预测模块”和“分类模型”,对不同病历文书及
【机 构】
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海军军医大学军队卫生统计学教研室,海军第905医院财经中心,海军军医大学第一附属医院信息科
【基金项目】
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上海市自然科学基金(编号:19ZR1469800),全军后勤科研重大项目子题(编号:AWS15J005-4),海军军医大学第一附属医院“234学科攀峰计划”(编号:2019YBZ002)
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目的:探索新的多层次信息抽取模式,以改进当前以“医学词典”和“正则表达式”为主的电子病历信息抽取技术。方法:通过“文书类别预测模块”和“分类模型”,对不同病历文书及章节内容进行区分;并在此基础上,利用“规则+深度学习模型”,根据不同文本信息特点搭建相应的信息抽取模型,对不同实体及其语义关系进行识别和建立。结果:通过对文书类别、章节以及实体属性的归纳识别、分层建模,实现了对医疗文本中各种信息的多维解析与分类存储。结论:多层次信息抽取方法为实现电子病历智能化应用奠定了坚实基础,对于优化诊疗模式、辅助临床决策、
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