【摘 要】
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目的：通过对儿科门急诊电子病历的深度学习,研发临床智能辅助诊疗,探讨儿科临床辅助诊疗的可行性。方法：应用循环神经网络（RNN）的深度学习方法对儿科门诊电子病历进行模型训练,通
【机 构】
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厦门大学附属第一医院儿科,翼方健数信息科技有限公司,智业软件股份有限公司
【基金项目】
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2015年厦门市发改委国家现代服务业综合试点项目-基于大数据的儿科智能公共服务平台建设~~
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目的：通过对儿科门急诊电子病历的深度学习,研发临床智能辅助诊疗,探讨儿科临床辅助诊疗的可行性。方法：应用循环神经网络（RNN）的深度学习方法对儿科门诊电子病历进行模型训练,通过建立儿科的主数据,推导病人可能的诊断。建立深度学习模型,在儿科专科门诊60万份电子病历及8万份住院病历基础上,根据病历质量筛选出儿科门诊常见的242种疾病,进行模型训练。结果：top-1准确率达到了76.436%（即模型判断中最有可能的诊断和医生的诊断符合）,top-3准确率达到92.388%（即模型判断中最有可能的前三个诊断中有一
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