一种基于疾病二分类器的辅助诊断模型的诊断方法

摘要

本发明公开了一种基于疾病二分类器的辅助诊断模型的诊断方法，包括如下步骤：S1：数据预处理；S2：模型训练；S3：诊断预测。本发明将诊断预测定义为文本分类任务，即对于一个输入的患者EHR，提取其中的主诉，现病史，影像学等信息，通过训练多个疾病的二分类器（BiLSTM+Self‑Attention模型）预测患者是否患有这些疾病，最终得到患者诊断的预测，以辅助医生进行之后的决策。