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申请/专利权人：天津医科大学总医院
摘要：本发明提供了一种基于神经网络技术的病历生成方法，包括以下步骤：S1、采集医疗文字记录数据；S2、识别并纠正医疗文字记录中的同音错译；S3、对经过纠正的医疗文字记录进行词嵌入；S4、使用编码器提取特征；S5、使用条件生成解码器生成短文本；S6、使用条件随机场层从双向长短时记忆网络得到的高维特征优化标签序列的预测；S7、使用条件生成解码器和条件随机场层的预测结果替换病历模板中的占位符生成病例。本发明有益效果：条件生成解码器和双向长短时记忆网络的结合使得生成的短文本不仅基于全文的信息，还考虑了局部上下文的重要性，从而提高了生成的文本的相关性和准确性，提高了输出医学电子病历的准确性。
主权项：1.一种基于神经网络技术的病历生成方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集医疗音频数据，使用自动语音识别技术将医疗音频数据转化为医疗文字记录数据；S2、识别并纠正医疗文字记录中的同音错译；S3、对经过纠正的医疗文字记录进行词嵌入；S4、使用编码器提取特征；S5、使用条件生成解码器根据S4得到的特征生成多个短文本输出；使用双向长短时记忆网络根据上下文信息捕捉S4得到的特征的依赖关系生成一个高维特征；S6、条件随机场层根据从双向长短时记忆网络得到的高维特征优化标签序列的预测；S7、预测结果替换病历模板中的占位符形成病例；所述S2包括以下步骤：S21、对医疗文字记录数据进行分词处理，将连续的文本分割成词汇单元；S22、建立发音与医学词汇之间的对应关系，在发音相同或相似的词汇后面加入顺序排列的数字来进行区分；S23、使用独热编码将这些词汇映射到嵌入空间，使用adam优化器和余弦相似性损失函数来进行训练得到编码；S24、构建医学术语集合，使用声学相似性函数衡量两个嵌入向量之间的相似度，使用余弦相似性来度量相似性；S25、如果转录词汇不属于医学术语集合，则使用医学术语集合中的备用词汇替换转录词汇，计算两个向量之间的相似度，如果相似度大于设置阈值，则采用备用词汇替换转录词汇。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 天津医科大学总医院 一种基于神经网络技术的病历生成方法
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