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基于深度学习的关键临床指标实体识别方法和系统.pdf

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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。