基于特征融合的产科多标记辅助诊断研究

摘要：

中文产科电子病历中蕴含着大量的医疗知识和健康信息,电子病历的信息抽取及辅助诊断对提高人口的生育健康水平具有重要意义.电子病历中,首次病程记录的入院诊断是根据主诉、辅助检查、查体等信息得出的.通常情况下诊断中包含正常诊断、病理诊断及并发症而非单一结果.因此,该文将辅助诊断问题转化为多标记分类任务.在对产科电子病历的首次病程记录进行数据清洗和结构化后,规范化诊断结论,将LDA所抽取的文本特征与病历中的数字特征采用向量拼接的方法融合为新的特征,再按诊断结果出现的频次不同形成不同的多标记集,根据首次病程中部分信息进行辅助诊断,采用RAkEL、MLkNN、CC和BP-MLL方法进行多标记分类.实验结果表明,采用融合特征的多标记分类方法,能够提升中文产科电子病历辅助诊断的效果.

关键词：中文产科电子病历、数据清洗、辅助诊断、特征融合、多标记分类

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家973课题2014CB340504;国家自然科学基金61402419,60970083;国家社会科学基金14BYY096;计算语言学教育部重点实验室开放课题;河南省科技厅基础研究项目142300410231,142300410308;河南省科技厅科技攻关项目172102210478

在线出版日期：2018-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：128-136