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中文电子病历文献资料
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卷积神经网络模型在儿科疾病预测中的应用
目的:针对儿童看病需求量大导致的儿科诊疗服务效率和准确率偏低等问题,利用自然语言处理和深度学习技术,从儿科历史病历数据中自动“学习”专家医生诊断模式,形成智能辅助诊断模型,从而对新的儿科病历数据输出疾病诊断决策.结果:基于深度卷积神经网络的七分类疾病智能诊断模型的正确率为84.26％,Fl-score为84.33％,基本达到可投入实际应用的级别.结论:智能诊断决策作为预诊信息提供给医生进行确诊参考,对提升医生诊断速度效果明显.
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基于CRF与RUTA规则相结合的卒中入院记录医学实体识别及应用
[目的]研究针对非结构化临床电子病历的自然语言处理模型的构建和优化,并利用该模型对江西省医疗大数据平台中卒中病人的病历进行结构化数据提取.[方法]从江西省医疗大数据平台中随机筛选500份2011-2016年的卒中病人入院记录,根据临床科研的实际需求构建了脑卒中专科病人的命名实体标注体系和命名实体标注语料库,利用该语料库构建基于CRF以及RUTA规则的命名实体抽取模型,并通过调整RUTA规则以及参数提升识别准确率.[结果]经五折交叉验证,该模型的医学命名实体的抽取准确率0.960,召回率0.916,Fscore 0.939,利用该抽取模型对大数据平台中10 295份脑卒中患者入院记录进行抽取,共抽取命名实体264 580条,命名实体修饰1 161 077条.[结论]构建的自然语言抽取模型识别准确率较高,通过该模型能够准确地从大量非结构化病历中获取病人的既往史、生活史、临床表现等有价值的科研数据,有效提升心脑血管疾病的临床科研效率和科研水平.
