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基于融合条目词嵌入和注意力机制的自动ICD编码

作者:张虹科; 付振新; 任前平; 徐辉; 赵东岩; ...自动icd编码融合条目词嵌入关键词注意力词语注意力病案首页主要诊断

摘要:构建一种基于融合条目词嵌入和注意力机制的深度学习模型,可以充分利用电子病案中的多种非结构化文本数据,对病案首页的主要诊断进行自动ICD编码。该模型首先对含有病案条目的文本进行融合条目的词嵌入,并通过关键词注意力来丰富词级别的类别表示;然后利用词语注意力来突出重点词语的作用,增强文本表示;最后通过全连接神经网络分类器进行分类,输出ICD编码。通过在中文电子病案数据集上的消融实验,验证了融合条目词嵌入、关键词注意力和词语注意力的有效性;与多个基准模型相比,所建模型在对81种疾病的分类中取得最好的分类效果,可以有效地提高自动ICD编码的质量。

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北京大学学报·自然科学版

《北京大学学报·自然科学版》(CN:11-2442/N)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《北京大学学报·自然科学版》主要刊登基础科学、应用科学及交叉科学等领域的研究成果及综述性文章。由北京大学理工科的40名教授组成编委会,负责确立学报的办刊宗旨及审定论文的学术质量。

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