基于深度學(xué)習(xí)的電子病歷命名實(shí)體識(shí)別及其在知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用

摘要： 通過(guò)引入醫(yī)學(xué)文本語(yǔ)言和文檔類(lèi)別特征,構(gòu)建了一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的電子病歷命名實(shí)體識(shí)別系統(tǒng)。識(shí)別的實(shí)體包括身體部位、癥狀和體征、疾病和診斷、檢查和檢驗(yàn)以及治療5大類(lèi)。基于模型識(shí)別的結(jié)果,將其應(yīng)用在基于共現(xiàn)的臨床知識(shí)發(fā)現(xiàn)中。命名實(shí)體識(shí)別系統(tǒng)的準(zhǔn)確率為93.29%,召回率為93.53%,F1值為93.41%。醫(yī)學(xué)語(yǔ)言特征的引入能夠進(jìn)一步提高基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)學(xué)實(shí)體識(shí)別系統(tǒng)的效果,實(shí)體識(shí)別的... ... （共5頁(yè)）