摘要
本发明公开一种基于自然语言处理的电子病历分析方法及系统,方法包括:获取用户的电子病历,将电子病历划分为多个信息块,每个所述信息块与所述电子病历中某一元素相对应,并通过自然语言模型抽取每个所述信息块的嵌入向量表示;设置电子病历的文本映射模型,根据所述信息块的嵌入向量表示,获取所述电子病历的全局表示;设置电子病历的时序动态获取模型,根据所述信息块的嵌入向量表示,获取所述信息块的每个时间点的嵌入向量表示;设置疾病与症状预测模型,并根据所述电子病历的全局表示和每个时间点的嵌入向量表示,对用户的疾病类型进行预测;根据预测结果,为用户推荐药物,并设置推荐药物的疗效评估模型,对用户用药后的疗效进行评估。
技术关键词
电子病历分析系统
自然语言模型
分析方法
时序
疾病
药物
文本
动态
矩阵
元素
因子
模块
数据
系统为您推荐了相关专利信息
组学特征
Cox比例风险模型
识别方法
CatBoost算法
成分分析
跨活动断裂
动态分析方法
建立预测模型
动态数据库
结构抗震
故障特征提取
分析方法
故障分析系统
机器学习分类算法
特征提取算法
音视频
同步检测方法
音频特征
计算机可读指令
同步检测装置
数据生成模型
充放电数据
电池系统
数据生成方法
解码器