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一种基于深度学习的相似病历查方法与系统[发明专利]

专利名称：一种基于深度学习的相似病历查方法与系统专利类型：发明专利

发明人：崔立真，姜涛，鹿旭东，郭伟

申请号：CN202010412253.5

申请日：20200515

公开号：CN111613339A

公开日：

20200901

专利内容由知识产权出版社提供

摘要：本发明公开了一种基于深度学习的相似病历查方法及系统，包括：构建知识图谱；提取病历样本信息的主题作为病历的特征信息，并存储至数据库；对于输入的电子病历信息，提取病历特征信息；在所述知识图谱中获取包含与该电子病历相关的医疗常识的子图向量；将当前病历的特征信息、子图向量和病历信息样本数据库中病历的特征信息输入到训练好的神经网络模型中，计算当前病历和数据库中每个病历的相似度；按照相似度的大小，输出设定数量的相似病例。本发明有益效果：使用医疗领域知识图谱增强的siamese‑transformer深度学习神经网络模型自动提取病历特征，将病历映射到同一个向量空间，在这个空间中使用相似度计算，计算出两个病历的相似度。

申请人：山东大学

地址：250100 山东省济南市历城区山大南路27号

国籍：CN

代理机构：济南圣达知识产权代理有限公司

代理人：董雪

本文发布于:2024-09-20 16:32:47，感谢您对本站的认可！

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