【摘 要】
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[目的]为中医诊断治疗提供更精准、更智能的辅助参考,减少中医诊疗过程中的不确定性和难以量化的问题.[方法]以中医糖尿病医案数据为例,设计一种融合多自然语言处理任务的中医辅助诊疗方案,该方案融合情感识别、文本匹配等多自然语言处理任务序列,实现糖尿病的病情量化评估、症状信息匹配、症状自动摘要、病症类型判别和中药推荐,并进行实证研究.[结果]以模糊综合评价法进行10轮测试评估,在4项评价指标的平均隶属度分别为0.1949、0.3140、0.2173、0.2738,最大隶属度结果显示该方法效果为良好.[局限]临床
【机 构】
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山东理工大学信息管理研究院 淄博 255000;山东理工大学管理学院 淄博 255000;山东中医药高等专科学校 烟台 264199
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[目的]为中医诊断治疗提供更精准、更智能的辅助参考,减少中医诊疗过程中的不确定性和难以量化的问题.[方法]以中医糖尿病医案数据为例,设计一种融合多自然语言处理任务的中医辅助诊疗方案,该方案融合情感识别、文本匹配等多自然语言处理任务序列,实现糖尿病的病情量化评估、症状信息匹配、症状自动摘要、病症类型判别和中药推荐,并进行实证研究.[结果]以模糊综合评价法进行10轮测试评估,在4项评价指标的平均隶属度分别为0.1949、0.3140、0.2173、0.2738,最大隶属度结果显示该方法效果为良好.[局限]临床医案数据稀缺,因此各子任务性能难以实现大幅度提升;未扩展到其他领域进行适应性检测.[结论]该方法在实际使用过程中能够有效地帮助医生解决诊断的不确定性问题,较好地辅助医生形成明确的诊疗结论,具有较为新颖的学术价值和重要的应用价值.
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