[发明专利]一种基于深度学习的医疗记录模型构建方法、系统及装置有效
| 申请号： | 201711247467.6 | 申请日： | 2017-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN108231146B | 公开（公告）日： | 2021-07-27 |
| 发明（设计）人： | 朱佳;杨芬;黄昌勤 | 申请（专利权）人： | 华南师范大学;广州凡平电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G16H10/60 | 分类号： | G16H10/60;G16H50/70 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 胡辉 |
| 地址： | 510631 广东省广州市天*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的医疗记录模型构建方法、系统及装置，方法包括获取医疗记录；对获取的医疗记录进行聚合训练，生成单词级向量、记录级向量和病人级向量；根据生成的单词级向量、记录级向量和病人级向量，采用循环神经网络构建医疗记录模型。系统包括获取模块、聚合训练模块以及模型构建模块。装置包括存储器和处理器。本发明充分利用包括患者个人资料、检验数值和病历记录等自由文本记录进行模型构建，提高了医疗记录模型的预测准确性；另外，本发明采用循环神经网络构建医疗记录模型，相较于选用现有主题模型或者学习直接的单词表述的方法，减少了计算量且提高了构建模型的效率。本发明可广泛应用于自然语言处理领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 医疗 记录 模型 构建 方法 系统 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的医疗记录模型构建方法，其特征在于：包括以下步骤：获取医疗记录，其中，所述医疗记录包括患者个人资料、检验数值和病历记录；对获取的医疗记录进行聚合训练，生成单词级向量、记录级向量和病人级向量；根据生成的单词级向量、记录级向量和病人级向量，采用循环神经网络构建医疗记录模型。
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