基于深度神经网络的儿科临床辅助决策算法

摘要：

目的:使用深度神经网络对儿科电子病历进行挖掘分析,实现临床辅助决策支持.方法:首先,对非结构化电子病历数据进行预处理,然后利用自然语言处理技术将其转化为句向量.其次,构建双向循环神经网络(BiRNN)模型,用来捕捉患者的临床症状与多重环境因素之间的复杂关联关系.最后,面向149 817条儿科电子病历数据集来训练和验证模型.结果:实验结果表明,提出的基于双向循环神经网络的儿科临床辅助决策算法的预测精度优于四种对比算法.

关键词：电子病历、临床决策支持系统、深度神经网络

所属期刊栏目：13

分类号：R319(医用一般科学)

在线出版日期：2019-01-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：32-34