摘要
本发明提供基于深度学习大模型的病历信息提取与分析方法和系统,该方法包括:利用深度学习模型对病历文本进行语义理解,识别关键临床特征;提取所述关键临床特征,并对所述提取的关键临床特征进行向量化处理;基于规则引擎和所述关键临床特征对病例文本进行句子分割和分词;基于症状分类规则对分词进行调整;对调整后的分词进行词频统计。本发明能够通过语义理解技术,确保关键临床特征的精准识别与结构化转换,支持知识图谱构建和机器学习模型优化,为疾病的探索研究提供了新的视角和工具。
技术关键词
病历
分析方法
词频统计
分词
关系抽取算法
深度学习模型
分类规则
语义理解技术
文本
构建知识图谱
知识图谱构建
三元组
机器学习模型
疾病
分析系统
医学
模块