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公开(公告)号：CN107833629A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711010112.5
申请日：2017-10-25
Applicant: 厦门大学
IPC: G16H50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的辅助诊断方法，包括：S1、对原始语料数据进行分词处理以建立词嵌入查询表；S2、由电子病历数据中的关键特征字段生成训练样本，使用词嵌入查询表将其数字化，再利用卷积神经网络生成辅助诊断模型；S3、对新输入的电子病历提取关键特征字段，并通过词嵌入查询表进行数字化转换，利用辅助诊断模型进行匹配，输出匹配的诊断结果。本发明还提供一种基于深度学习的辅助诊断系统，包括语料数据提取模块、词嵌入查询表构建模块、历史电子病历数据提取模块、新电子病历数据提取模块、分词模块、电子病历数字化模块及辅助诊断模块。本发明诊断结果及时、准确，将有效辅助医生快速诊断病情。
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