[发明专利]一种基于深度学习的电子病历ICD自动编码方法在审
| 申请号： | 202010151556.6 | 申请日： | 2020-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN111402974A | 公开（公告）日： | 2020-07-10 |
| 发明（设计）人： | 滕飞;陈婕;马征;黄路非;陈俐 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G16H10/60 | 分类号： | G16H10/60;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 李蕊 |
| 地址： | 610031*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的电子病历ICD自动编码方法，包括以下步骤：S1：将电子病历与医疗编码分别进行向量化，得到病历特征向量和医疗编码特征向量；S2：学习电子病历的信息，得到文本向量；学习医疗编码的信息，得到医疗编码向量；S3：计算目标函数；S4：根据目标函数减低电子病历和医疗编码的差距，完成电子病历ICD自动编码。本发明的编码方法为编码员提供编码候选，减少了人工干预，加快编码效率。通过编码，电子病历得到了良好的二次应用，它更有利于医学数据的统计与分析。与现有技术相比，所有电子病历来源于真实的重症监护室病房记录，具有真实性高和可行性强的特点，且本方法具有准确率高，通用性强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 电子 病历 icd 自动 编码 方法 | ||
【主权项】：
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