一种基于深度学习的医疗RCT报告分析方法及装置
基本信息
申请号 | CN201911353320.4 | 申请日 | - |
公开(公告)号 | CN113035310A | 公开(公告)日 | 2021-06-25 |
申请公布号 | CN113035310A | 申请公布日 | 2021-06-25 |
分类号 | G16H15/00;G06N20/00;G06K9/62;G06F16/33;G06F40/205 | 分类 | 物理 |
发明人 | 丁浩洋;靳琪奥 | 申请(专利权)人 | 医渡云(北京)技术有限公司 |
代理机构 | 北京嘉科知识产权代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人 | 刘力 |
地址 | 100191 北京市海淀区花园北路35号9号楼8层801 | ||
法律状态 | - |
摘要
摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的医疗RCT报告分析方法,本方法通过预先训练得到医疗关键信息识别模型和观测参数提取模型,并通过将医疗RCT报告输入已训练的医疗关键信息识别模型,得到该医疗RCT报告的医疗关键信息,然后,将该医疗关键信息和该医疗RCT报告输入已训练的观测参数提取模型,得到该医疗RCT报告中证据句对应的观测参数变化趋势,接着,根据该医疗关键信息和该观测参数变化趋势,确定该医疗RCT报告的医疗分析结果。可见,本发明可以自动根据医疗RCT报告确定该医疗RCT报告的医疗分析结果,即确定该医疗RCT报告的医疗关键信息和证据句对应的观测参数变化趋势,与现有技术相比,本发明不需要人工进行医疗RCT报告分析,可以避免由于人工进行医疗RCT报告分析所导致的分析错误,从而提高了医疗RCT报告分析的效率。 |
