中文电子病历相关论文
海量电子病历（Electronic Medical Record,EMR）数据是支撑医疗智能化研究的重要原料，然而电子病历文本数据的半结构化甚至无结构化特......
【目的】对中文脑卒中电子病历特点进行分析,制定其命名实体标注规范,构建脑卒中专病的电子病历命名实体语料库,并借助预训练模型......
为提高中文电子病历中命名实体识别模型鲁棒性和准确性，为此提出一种基于BERT模型融入对抗网络的中文电子命名实体识别模型，该方法使......
医疗信息化建设水平的提高,使得医疗机构可以高效便捷的记录和存储医疗电子病历。电子病历记录了患者的诊疗过程,是医疗机构诊疗经......
随着网络中文本规模的不断增长,文本中所蕴含的语义信息也越发的丰富,如何从这些海量文本数据中获取有用的结构化知识,已成为目前......
心血管疾病作为一种慢性疾病一直困扰着人类,是危害生命健康的严重疾病之一。因此,利用患者的电子病历信息来自动预测心血管疾病,......
最近几年,“智慧医疗”逐渐融入人们的生活,2020年,新冠疫情使得“互联网+医疗”更加火热。如何从大规模中文电子病历数据中获取有......
电子病历可以看作是病人在进入医院到离开医院期间的记录信息,包括所患疾病的原因、疾病的治疗方法以及对于疾病的药物治疗与疾病......
随着计算机应用于医疗事业的发展,电子病历逐渐成为我国医生记录患者入院、病史、治疗、出院的主要载体。电子病历的特殊作用决定......
近些年我国医疗软硬件设施愈发完善,医院信息系统(Hospital Information System,HIS)在各大医疗机构得到了普及,积累了大量的电子......
电子病历是医疗产业向信息化、智能化发展的重要组成部分。因为电子病历包含大量临床医学知识,其信息抽取成为构建医疗系统知识图......
目的:随着多年来国家对医院信息系统的建设,大量的医疗数据被输入、储存以及不断的调用,然而对医疗数据的处理方面依然是短板。以......
目的:针对儿童看病需求量大导致的儿科诊疗服务效率和准确率偏低等问题,利用自然语言处理和深度学习技术,从儿科历史病历数据中自......
提出一种基于BiLSTM-CRF的中文电子病历命名实体识别模型,通过嵌入层将电子病历转换为特征向量,然后送入BiLSTM网络,最后通过CRF层......
随着电子病历在医疗领域的推广应用,越来越多的研究者关注如何高效地从电子病历中抽取高价值科研信息。CHIP2018将中文电子病历临......
针对医疗领域的研究,发现了不同科室间电子病历存在着差异,但是新语料的标注成本又非常高。为了解决这一问题,利用迁移学习的方法......
命名实体是电子病历中相关医学知识的主要载体,因此,临床命名实体识别(Clinical Named Entity Recognition,CNER)也就成为了临床文......
智慧医疗技术的发展让我们不满足仅使用传统方法做医学研究。针对中文电子病历实体识别问题,设计了一种基于卷积神经网络结合条件......
目的:开展基于主动学习的中文电子病历命名实体识别研究,旨在优化机器学习模型,并降低标注成本。方法:分析比较信息熵、语料长度以......
针对传统方法在中文电子病历实体抽取任务中存在对词典和分词工具过于依赖,无法充分利用上下文特征等问题,本文提出一种基于字嵌入......
新词发现和命名实体识别是数据挖掘领域的两个重要研究课题。新词发现技术能够识别出未登录词进而改善中文分词的精度。命名实体识......
随着医疗数字化进程的日益推进,医疗系统中电子病历的数据量呈现几何级增长。医学数量信息作为呈现患者病况的可量化数据,普遍以非......
互联网的快速发展加快了医院信息系统建设的步伐。电子病历作为医疗信息化系统建设的一部分,其数量与日俱增。电子病历包含了大量......
随着IT技术和医疗信息化的不断发展,电子病历(Electronic Medical Records,EMR)逐渐取代了纸质病历而被应用于众多医院,成为医院信......
随着医疗信息系统的加快建设,电子病历数量急剧增长。电子病历中不仅包含患者的临床信息(如检查结果、临床诊断等),还包含丰富的医......
电子病历中蕴含着丰富的医学信息,这些医学信息对疾病的诊疗具有十分重要的意义.利用命名实体识别技术对电子病历进行信息抽取已成......
近年来,电子病历文本数据不断增长,这为医学研究提供了丰富的知识来源.结合领域需求,采用有效的文本挖掘技术从电子病历文本中自动......
【目的】研究针对非结构化临床电子病历的自然语言处理模型的构建和优化,并利用该模型对江西省医疗大数据平台中卒中病人的病历进......
电子病历是由医务人员撰写的面向患者个体描述医疗活动的记录,蕴含了大量的医疗知识和患者的健康信息.电子病历命名实体识别和实体......
传统的实体关系识别方法多数是以单个句子作为处理单元,难以解决训练语料中实体关系标签标注错误的问题,且没有充分利用包含实体信......
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信息技术的迅猛发展带动了医院的信息化建设,国家政策的支持为电子病历系统等医学信息系统的建立打下了坚实的基础,由此带来了大量......
随着人们生活质量的提高和经济水平的发展,医疗健康问题被社会各界广泛关注。而在如今电子化医疗系统迅速普及的现状下,大量医疗相......
电子病历是指记录病人从进入医院到结账出院期间所接受的所有诊断和治疗过程的原始信息。它除了包含大量医学术语、医患间的自由叙......
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随着医疗健康服务不断向信息化、智能化发展,电子病历开始逐渐在医疗健康事业中发挥作用。电子病历对个人的诊疗过程有比较详细的......
医疗实体识别是电子病历文本信息抽取的基本任务.针对中文电子病历文本复合实体较多、实体长度较长、句子成分缺失严重、实体边界......
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针对中文电子病历命名实体识别任务中存在的边界划分不准确、实体识别率不高等问题,提出基于深度学习的CNN-BiLSTM-CRF模型,详细阐......
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完全句法分析是自然语言处理(Natural language processing, NLP)中重要的结构化过程,由于中文电子病历(Chinese electronic medic......
智慧医疗是当前人工智能领域的研究热点,而在各种医疗数据中,电子病历具有重要价值。电子病历是医务人员通过电子病历系统在医疗活......
随着信息技术的发展,电子病历的使用越来越普遍。以出院小结为核心的电子病历成为医疗领域的重要数据,为医学研究和医疗应用提供了......
计算机信息技术的发展带来了海量的医疗数据。作为临床信息系统最重要的组成部分,电子病历记录了患者诊疗过程中的详细信息,包含了......
本文讨论了从中文电子病历中标注心血管疾病风险因素及其相关信息的问题,提出了适应中文电子病历内容特点的心血管疾病风险因素标......
<正>全国知识图谱与语义计算大会(CCKS2018)8月14日至17日在天津举行,凭借出色的专业能力,阿里健康团队在中文电子病历命名实体识......
