一种基于短文本分类的电子病历数据质量评价方法
基本信息
| 申请号 | CN202110587641.1 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113360643A | 公开（公告）日 | 2021-09-07 |
| 申请公布号 | CN113360643A | 申请公布日 | 2021-09-07 |
| 分类号 | G06F16/35;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G16H10/60 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 叶方全;陈逸龙 | 申请（专利权）人 | 重庆南鹏人工智能科技研究院有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 401120 重庆市渝北区金开大道西段106号12幢（7层1号房） | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于短文本分类的电子病历数据质量评价方法，包括如下步骤：S1：数据处理；S2：依据识别；S3：质量评价。本发明提出了一种基于短文本分类的方法，先将电子病历原始文本拆分成较短的句子，再构建BiLSTM‑Attention模型来对短句进行分类，最后根据分类结果是否与诊断一致，作出相应的评价。本发明提出的方法不需要人工处理电子病历的原始文本，不但节省了人力和时间成本，还降低了对专业医学人员的要求。同时，深度学习模型能够充分利用海量的电子病历数据，对拆分的句子进行有效的分类，从而作出合理的评价。 |
