【摘 要】
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近年来,随着“互联网+医疗”技术的不断发展,医院的管理更加自动化、网络化,传统的手工纸质病历正在被电子病历所代替。电子病历能够更加快速的传递信息,使诊疗过程更加便捷易于管理。通过多年的发展,电子病历已经在实际应用中被逐渐扩大化。目前,虽然各大医院早已投入电子病历系统的使用,但大多数情况下仍需医生一步一步的进行操作,甚至有时需要将手工病历录入系统,没有真正有效的减少医生的工作量。特别是对于高年医生来
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近年来,随着“互联网+医疗”技术的不断发展,医院的管理更加自动化、网络化,传统的手工纸质病历正在被电子病历所代替。电子病历能够更加快速的传递信息,使诊疗过程更加便捷易于管理。通过多年的发展,电子病历已经在实际应用中被逐渐扩大化。目前,虽然各大医院早已投入电子病历系统的使用,但大多数情况下仍需医生一步一步的进行操作,甚至有时需要将手工病历录入系统,没有真正有效的减少医生的工作量。特别是对于高年医生来说,繁琐的操作也会影响工作效率。因此为了简化医生的医疗记录工作,本文对电子病历自动生成系统进行了研究。本文所研究的电子病历自动生成系统是以命名实体识别技术为基础,提出基于神经网络的命名实体识别方法(BILSTM-CRF)对所提取的症状及疾病等重要医疗数据进行模型训练,通过对比基于词表示和字符级表示在BILSTM-CRF模型上的效果,选择了更适合医疗文本的命名实体识别的输入表示方法;采用短文本分类的方法对未知的症状进行预测分类,预测其所属疾病类别。通过对比textCNN分类算法和textRNN分类算法的分类效果,探究两种分类算法在应用过程中的优缺点,选择性能较优的分类算法在系统中进行实现。接着介绍了病历模板的制定,总结了门诊病历里所包含的具体信息。通过分析大量的门诊病历信息总结各层次之间的结构,创建电子病历模板。最后采用规则匹配的方法自动生成病历,实现了医疗病历自动生成系统。
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