机译:从电子健康记录中提取与不良药物事件有关的信息:基于深度学习的端到端模型设计
机译:从电子健康记录笔记中提取与药物不良事件相关的信息:基于深度学习的端到端模型的设计
机译:使用先进的深度学习模型对单结构域和多域药物药物和不良药物事件关系的调查
机译:使用循环神经网络自动编码器增强的卷积神经网络模型检测电子病历中的出血事件:深度学习方法
机译:基于深度学习的命名实体识别方法,用于健康社交媒体中不良药物事件的识别和提取
机译:患者在MDHAQ(多维健康评估问卷)上的自我报告似乎提供卓越的甲氨蝶呤可能不良事件,而不是电子病历中的医生注意事项
机译:使用高级深度学习模型从电子健康记录笔记中提取单域和多域用药以及不良药物事件关系的研究
机译:电子健康记录中的不良药物事件和药物关系提取与集合深度学习方法
机译:医疗行业内的技术改造:提高国家药品代码载体的效力和电子健康记录的可及性,以减少不良药物事件。