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Deep-Learning Language-Modeling Approach for Automated, Personalized, and Iterative Radiology-Pathology Correlation

机译:自动化,个性化和迭代放射病理学相关性的深学习语言建模方法

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摘要

Purpose: Radiology-pathology correlation has long been foundational to continuing education, peer learning, quality assurance, and multidisciplinary patient care. The objective of this study was to determine whether modern deep-learning language-modeling techniques could reliably match pathology reports to pertinent radiology reports.
机译:目的:放射病理学相关性长期以来一直是继续教育,同伴学习,质量保证和多学科患者护理。 本研究的目的是确定现代深度学习语言建模技术是否可以将病理报告可靠地与相关放射学报告相匹配。

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