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J-GLOBAL ID：201802233682629263   整理番号：18A2193568

深さ学習に基づく電子カルテ固有表現認識とその知識発見への応用【JST・京大機械翻訳】

Named Entity Recognition from Electronic Medical Records Based on Deep Learning and its Application in Knowledge Discovery

著者 (4件)： Ouyang En (同済大学生命科学与技術学院,上海市,200092) ,  Li Zuogao (青島市市北区人民医院,青島市,266033) ,  Li Yuxi (北京大学第一医院,北京市,100034) ,  Zhang Xiaoyan (同済大学生命科学与技術学院,上海市,200092)
資料名： Zhongguo Weisheng Xinxi Guanli Zazhi  (Zhongguo Weisheng Xinxi Guanli Zazhi)
巻： 15  号： 4  ページ： 469-473  発行年： 2018年 
JST資料番号： C3917A  ISSN： 1672-5166  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 医学テキスト言語と文書分類特徴を導入することによって,深さ学習に基づく電子カルテ命名実体認識システムを構築した。識別した実体は身体部位、症状と徴候、疾病と診断、検査と検査及び治療の5種類を含む。モデル認識の結果に基づいて、それを共起に基づく臨床知識発見に応用する。固有表現認識システムの精度は93.29%,再現率は93.53%,F1値は93.41%であった。医学言語特徴の導入は、深度学習に基づく医学実体識別システムの効果をさらに高めることができ、実体識別の結果は電子カルテ知識発見の基礎になる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 症状 ,  *学習 ,  医学 ,  身体部位 ,  言語 ,  *知識発見 ,  *電子カルテ ,  *病歴
準シソーラス用語： 再現率 ,  文書分類 ,  テキスト ,  *固有表現 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機システム開発  (JD02010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： 学習 ,  電子カルテ ,  固有表現 ,  知識発見 ,  応用