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一种基于深度学习实现疾病名称标准化分级的系统
摘要文本
本申请公开了一种基于深度学习实现疾病名称标准化分级的系统，涉及医疗人工智能技术领域，包括：第一获取模块获取临床数据的原始疾病名称；第二获取模块获取标准分级规则的标准分级标签得到第一分级标签；第一处理模块分别以每一初始数据为中心字，根据第一预设距离和中心字对原始疾病名称进行划分得到第一数据；第一分析模块分别将每一第一数据输入第一分析模型，输出字向量；第二分析模块将所有字向量输入第二分析模型，第二分析模型对字向量进行特征提取，根据第一分级标签对原始疾病名称进行分类，输出第一分级结果，更加全面的获取原始疾病名称中单个字特征、字与字相对位置特征、字与原始疾病名称相对位置特征的提取，提高分级准确性。
申请人信息
- 申请人:四川省医学科学院 四川省人民医院
- 申请人地址:610000 四川省成都市一环路西2段32号
- 发明人: 四川省医学科学院 四川省人民医院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于深度学习实现疾病名称标准化分级的系统 |
| 专利类型 | 发明授权 |
| 申请号 | CN202311794506.X |
| 申请日 | 2023/12/25 |
| 公告号 | CN117497111B |
| 公开日 | 2024/3/15 |
| IPC主分类号 | G16H10/00 |
| 权利人 | 四川省医学科学院 四川省人民医院 |
| 发明人 | 吴行伟; 童荣生; 邓博; 沈浩 |
| 地址 | 四川省成都市一环路西2段32号 |
专利主权项内容
1.一种基于深度学习实现疾病名称标准化分级的系统，其特征在于，包括：第一获取模块，用于获取诊断数据的原始疾病名称，得到初始数据；第二获取模块，用于获取标准分级规则的标准分级标签，得到第一分级标签，所述第一分级标签用于区分属于不同所述标准分级标签的所述初始数据；第一处理模块，用于分别以每一所述初始数据为中心字，根据第一预设距离和所述中心字对所述初始数据进行划分，得到第一数据；其中，所述第一预设距离的取值为正整数；第一分析模块，用于分别将每一所述第一数据输入第一分析模型，输出对应的字向量，所述字向量为将每一所述第一数据映射到向量空间得到的实数向量；第二分析模块，用于将所述初始数据的所有所述字向量输入第二分析模型，所述第二分析模型对所述字向量进行特征提取，根据所述第一分级标签对所述初始数据进行分类，输出第一分级结果。