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申请/专利权人：北京交通大学
摘要：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。
主权项：1.一种基于机器学习的电子病历误诊识别方法，其特征在于：所述如下步骤：步骤S1数据预处理；步骤S2构建机器学习模型并进行训练；步骤S3引入集成学习方法，将三个分类器结合起来，得到最终的误诊识别结果；步骤S4使用训练好的分类器可以对误诊病例进行识别，或者将分类器输出调整为概率对潜在的误诊事件进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京交通大学 一种基于机器学习的电子病历误诊识别方法
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