公开(公告)号：CN115394435A

公开(公告)日：2022-11-25

申请号：CN202211103092.7

申请日：2022-09-09

Applicant: 北京大学

Inventor： 孔桂兰 ,  张路霞 ,  丁国辉 ,  张家豪 ,  林鸿波 ,  沈鹏 ,  孙烨祥 ,  王怀玉 ,  彭苏元 ,  孟若谷 ,  孙小宇 ,  郝建国

IPC: G16H50/20 ,  G06N3/04 ,  G06F16/31 ,  G06F16/35 ,  G06F40/295 ,  G16H70/20

Abstract: 本发明公开了基于深度学习的关键临床指标实体识别方法和系统，该方法包括：根据慢性肾脏病原始临床指标数据建立原始指标实体库；基于专家标记法建立慢性肾脏病的关键指标实体知识库；基于EntityEmbeddings算法构建指标实体归一化模型，形成原始指标实体库和关键指标实体知识库之间映射关系和分类器；将待处理的化验数据输入至指标实体归一化模型得到分类结果。相对于现有技术而言，本发明的技术方案实现了高效、精准的多源慢性肾脏病临床关键指标的自动化识别，可靠性强，准确度高，具有良好的推广应用前景。

公开(公告)号：CN115394435B

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202211103092.7

申请日：2022-09-09

Applicant: 北京大学

Inventor： 孔桂兰 ,  张路霞 ,  丁国辉 ,  张家豪 ,  林鸿波 ,  沈鹏 ,  孙烨祥 ,  王怀玉 ,  彭苏元 ,  孟若谷 ,  孙小宇 ,  郝建国

IPC: G16H50/20 ,  G06N3/047 ,  G06F16/31 ,  G06F16/35 ,  G06F40/295 ,  G16H70/20

Abstract: 本发明公开了基于深度学习的关键临床指标实体识别方法和系统，该方法包括：根据慢性肾脏病原始临床指标数据建立原始指标实体库；基于专家标记法建立慢性肾脏病的关键指标实体知识库；基于EntityEmbeddings算法构建指标实体归一化模型，形成原始指标实体库和关键指标实体知识库之间映射关系和分类器；将待处理的化验数据输入至指标实体归一化模型得到分类结果。相对于现有技术而言，本发明的技术方案实现了高效、精准的多源慢性肾脏病临床关键指标的自动化识别，可靠性强，准确度高，具有良好的推广应用前景。