基于无分词深度学习的临床决策支持方法

专利申请号：CN202110965560.0

公 开 号：CN113658688A

发 明 人：王一 

代 理 人：陆飞;陆尤

代理机构：31200 上海正旦专利代理有限公司

专利类型：发明专利

申 请 日：20211116

公 开 日：20210823

专利主分类号：G16H50/20(20180101)

关 键 词：病历数据 短语 语义 决策支持 训练样本 诊断 分词 适配 中文 决策支持模型 前馈神经网络 医疗信息化 技术框架 建议结果 临床诊断 特征提取 病历库 词向量 端对端 多类型 鲁棒性 能力强 准确率 多层 单词 急诊 输出 学习 

摘      要：本发明属于医疗信息化技术领域，具体为一种基于深度学习的临床决策支持方法。本发明中采用不基于分词的中文语义适配技术，即在原有基于单词的深度学习技术框架不变的前提下，无需分词即可适应中文，还可导入已知的词向量，实现较为理想的中文语义适配；具体包括：由历史病历库导入已诊断的病历数据；对已病历数据进行特征提取，提取全体k‑字符短语以生成短语包，作为训练样本；将训练样本输入多层前馈神经网络进行端对端训练，生成临床决策支持模型；导入待诊断的病历数据，输出诊断建议结果。本发明临床诊断准确率高，鲁棒性强，可获得性强，泛化能力强，能够快速实现综合、专科、全科、急诊的多类型、多层次的临床决策支持需求。