一種基于深度學習的醫(yī)療RCT報告分析方法及裝置

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201911353320.4 申請日 -
公開（公告）號 CN113035310A 公開（公告）日 2021-06-25
申請公布號 CN113035310A 申請公布日 2021-06-25
分類號 G16H15/00;G06N20/00;G06K9/62;G06F16/33;G06F40/205 分類 物理
發(fā)明人 丁浩洋;靳琪奧 申請（專利權）人 醫(yī)渡云（北京）技術有限公司
代理機構 北京嘉科知識產權代理事務所（特殊普通合伙） 代理人 劉力
地址 100191 北京市海淀區(qū)花園北路35號9號樓8層801
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的醫(yī)療RCT報告分析方法，本方法通過預先訓練得到醫(yī)療關鍵信息識別模型和觀測參數提取模型，并通過將醫(yī)療RCT報告輸入已訓練的醫(yī)療關鍵信息識別模型，得到該醫(yī)療RCT報告的醫(yī)療關鍵信息，然后，將該醫(yī)療關鍵信息和該醫(yī)療RCT報告輸入已訓練的觀測參數提取模型，得到該醫(yī)療RCT報告中證據句對應的觀測參數變化趨勢，接著，根據該醫(yī)療關鍵信息和該觀測參數變化趨勢，確定該醫(yī)療RCT報告的醫(yī)療分析結果。可見，本發(fā)明可以自動根據醫(yī)療RCT報告確定該醫(yī)療RCT報告的醫(yī)療分析結果，即確定該醫(yī)療RCT報告的醫(yī)療關鍵信息和證據句對應的觀測參數變化趨勢，與現有技術相比，本發(fā)明不需要人工進行醫(yī)療RCT報告分析，可以避免由于人工進行醫(yī)療RCT報告分析所導致的分析錯誤，從而提高了醫(yī)療RCT報告分析的效率。