公开(公告)号：CN117253575A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311291377.2

申请日：2023-10-08

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 徐蜀曦 ,  赵步天 ,  张润彤

IPC: G16H10/60 ,  G06F16/35 ,  G06F18/241 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08 ,  G06F40/295

Abstract: 本发明涉及生物医药技术领域和机器学习技术领域，更具体地，涉及一种基于机器学习的电子病历误诊识别方法。现有的以电子触发器为代表的误诊识别技术在识别准确性、时效性方面仍有较大不足，且对于未发生的误诊无法进行预测。本发明提供了一种基于机器学习的电子病历误诊识别方法，通过对电子病历数据进行标准化处理，利用机器学习分类器，学习误诊病例与非误诊病例在“生物标志物‑症状‑疾病”之间的关系，对病例二项分类，实现对过去被忽略的误诊病例的识别和对未发生的误诊事件的预测。本发明提供的基于机器学习的电子病历误诊识别方法，通过特定疾病的电子病历数据得出误诊发生的概率，并对医疗人员做出提醒，能够提高诊断可靠性和安全性。