【摘 要】
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基于大量的电子病历数据,智慧医疗使用现代计算机技术手段结合现有医疗数据辅助医生进行诊疗。本文通过深度学习方法结合电子病历数据构建深度学习模型,从而帮助医生对患者完成疾病诊断以及后续的药品推荐,进而提高医生的治疗效率。主要完成了以下工作:（1）构建了1D-DLSTM疾病诊断模型。首先,通过结合ICD-10构建了医学领域的专业词库,并使用Jieba分词法联合医学词库对病历进行分词。其次,利用Skipg
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基于大量的电子病历数据,智慧医疗使用现代计算机技术手段结合现有医疗数据辅助医生进行诊疗。本文通过深度学习方法结合电子病历数据构建深度学习模型,从而帮助医生对患者完成疾病诊断以及后续的药品推荐,进而提高医生的治疗效率。主要完成了以下工作:（1）构建了1D-DLSTM疾病诊断模型。首先,通过结合ICD-10构建了医学领域的专业词库,并使用Jieba分词法联合医学词库对病历进行分词。其次,利用Skipgram模型联合BERT模型训练医学词向量,使得词向量涵盖大量病历特征。最后,提出1D-DLSTM疾病诊断模型,以病历文本中症状描述的词向量矩阵作为输入端,以确诊疾病为模型输出端,利用卷积层扫描词向量,并进一步利用LSTM内核提取词向量特征,经过反传播的参数调节以及对结果的归一化输出,最终训练完成疾病诊断模型。通过输入病患的症状,可诊断病患所患疾病。实验表明,1D-DLSTM疾病诊断模型,诊断的最终准确率达90%,相比CNN提升3%。（2）基于医疗知识图谱推荐药品。利用Request法对医疗网站进行爬取,获取疾病的描述及相应属性。将爬取到的实体根据ICD-10中的医学术语规范确立医学实体,并根据网站中的描述,确立实体的本体及其属性之间的关系。最后,根据中文语法原则,将主谓宾映射到实体与关系中,构成医疗知识三元组,将医疗知识三元组存储于Neo4j中,并且基于Neo4j使用Cypher检索疾病相应药品,完成药品推荐。（3）构建BP-ADRP模型筛选药品。首先利用滑窗遍历法抽取电子病历中的体检数据,将药前体检作为特征数据,药后体检作为标签数据,基于深度学习中的BP神经网络,构建了BP-ADRP模型,使用BP-ADRP对药品不良反应进行预测。本文将临床检验的特征数据为模型输入端,标签数据为模型输出。模型可通过输入病患使用药前的体检数据,输出药品不良反应预测结果。BP-ADRP药品不良反应模型最终预测的准确率达88%,与同类LSTM算法相比高出12%,与CNN算法相比高出14%,机器学习算法SVM相比,准确率提高7%,可准确地预测临床方面的药品不良反应。检索知识图谱所获取的药品,筛选病人会发生不良反应的药品,为最终推荐的药品,有效的辅助医生对病患的用药。
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