[发明专利]基于深度学习的乳腺电子病历联合关系抽取与结构化系统在审
| 申请号： | 201810699364.1 | 申请日： | 2018-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN109243616A | 公开（公告）日： | 2019-01-18 |
| 发明（设计）人： | 潘乔;陈德华;朱立峰;左铭;赵艳;王梅;俞春濡 | 申请（专利权）人： | 东华大学;上海交通大学医学院附属瑞金医院 |
| 主分类号： | G16H50/70 | 分类号： | G16H50/70;G16H10/60;G06F16/25;G06F16/35;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海泰能知识产权代理事务所 31233 | 代理人： | 宋缨;钱文斌 |
| 地址： | 201620 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的乳腺电子病历联合关系抽取与结构化系统，包括乳腺电子病历数据的结构化模块和乳腺电子病历数据的关系抽取模块，所述乳腺电子病历数据的结构化模块基于深度学习将大量非结构化的文本数据转化为评估算法可识别的结构化数据；所述乳腺电子病历数据的关系抽取模块基于深度学习建立电子病历结构化模型，得到评估结果。本发明能够有效提高乳腺电子病历中的结构化以及关系抽取的自动化和智能化水平。 | ||
| 搜索关键词： | 电子病历 乳腺 关系抽取 结构化 结构化系统 学习 结构化模型 结构化数据 非结构化 评估结果 评估算法 文本数据 可识别 智能化 自动化 联合 转化 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的乳腺电子病历联合关系抽取与结构化系统，其特征在于，包括乳腺电子病历数据的结构化模块和乳腺电子病历数据的关系抽取模块，所述乳腺电子病历数据的结构化模块基于深度学习将大量非结构化的文本数据转化为评估算法可识别的结构化数据；所述乳腺电子病历数据的关系抽取模块基于深度学习建立电子病历结构化模型，得到评估结果。
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