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申请/专利权人：汕头大学医学院第二附属医院
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的门诊预测方法及系统，方法包括：构建单词嵌入模块，用于将电子病历中的文本信息转换为词向量；构建CC‑BiLSTMNet模块，根据文本信息转换的词向量，结合电子病历中的数字信息，预测疾病类别；结合单词嵌入模块和CC‑BiLSTMNet模块，构建并训练门诊预测模型；使用训练好的门诊预测模型实现门诊预测；所述CC‑BiLSTMNet模块融合了卷积神经网络、双向长短时神经网络、胶囊网络和注意力机制。本发明的局部模式利用卷积神经网络专注局部区域的特点提取不同范围的信息，全局模式通过双向长短时神经网络捕捉上下文信息和长期依赖关系，并加入胶囊网络和注意力机制；两种模式的结合能够减少文本中信息的遗漏，帮助提高文本分类的性能。
主权项：1.一种基于深度学习的门诊预测方法，其特征在于，包括：构建单词嵌入模块，用于将电子病历中的文本信息转换为词向量；构建CC-BiLSTMNet模块，根据文本信息转换的词向量，结合电子病历中的数字信息，预测疾病类别；结合单词嵌入模块和CC-BiLSTMNet模块，构建并训练门诊预测模型；使用训练好的门诊预测模型实现门诊预测；所述CC-BiLSTMNet模块融合了卷积神经网络、双向长短时神经网络、胶囊网络和注意力机制，对输入的文本信息和数字信息分别进行特征学习后再进行特征拼接，最后输出预测疾病类别作为门诊预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 汕头大学医学院第二附属医院 一种基于深度学习的门诊预测方法及系统
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