基于深度学习的电子病历实体标准化

摘要

电子病历中同一医疗概念的提及形式具有多样性,阻碍了医疗数据的分析和利用,研究电子病历实体标准化具有现实意义。设计并实现了基于深度学习的电子病历实体标准化算法,使用Siamese网络架构和LSTM网络搭建模型,采用Pairwise方法训练模型,在测试集上与传统基于编辑距离的方法进行比较。对手术实体标准化的实验结果显示,深度学习算法正确率达到79.71%,比传统方法提高了17.4个百分点,表明深度学习算法在电子病历实体标准化方面具有有效性。