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J-GLOBAL ID:202102252996861855   整理番号:21A0442531

質問生成技術に基づく医療知的相談に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on Medical Intelligent Consultation Based on Question Generation Technology
著者 (3件):
資料名:
巻: 2020  号: BIBM  ページ: 1534-1540  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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医療サービスの開発により,知的コンサルティングサービスプラットフォームがインターネット上で出現した。患者は,関連する医療知識と治療提案を得るために,対話相談のための自分自身の条件に従って医師または専門家を選ぶことができる。近年,深層学習に基づくテキスト意味モデリング技術は,知的対話システムにおいて広く使われてきた。深層ニューラルネットワークは,脳情報処理プロセスをシミュレートするインテリジェント計算モデルである。本論文は,患者医療のプロセスにおける対話リンクを最適化するためにこの技術を使用した。患者の状態導入と質問に従って,医師は医師の診断時間を減らし,医師と患者の間のコミュニケーション効率を効果的に改善するように,問いか答えるかどうかを決定する。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (5件):
分類
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図形・画像処理一般  ,  専用演算制御装置  ,  医用画像処理  ,  音声処理  ,  NMR一般 
タイトルに関連する用語 (4件):
タイトルに関連する用語
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