现病史后结构化
从电⼦病历⾥的现病史原始⽂本数据,抽取多种医学实体数据,并建⽴实体之间的关系,对电⼦病历数据的现病史数据进⾏结构化.结构化后的现病史数据可⽤于归⼀、诊断预测、药物推荐等任务上使⽤.
技术优势
准确率高
识别速度快
鲁棒性强
符合医学定义
功能演示
现病史后结构化
患者2周前因“前列腺切除手术”在外院术前检查胸片时发现右中肺肿物,进一步行PET/CT检查示:右肺中、下叶间结节状高代谢病灶(平均SUV7.3),考虑为周围型肺癌。经前列腺手术后1周遂来我院就诊,平素患者无发热、咳嗽、咳痰、胸痛、胸闷、咯血不适,精神睡眠可,食纳好,大小便无特殊异常,体重无明显改变。
智能分析结果
编号
时间
时间值
时间单位
存在
部位
临床表现
1
2周前
2.0
发热
2
2周前
2.0
咳嗽
3
2周前
2.0
咳痰
4
2周前
2.0
胸痛
5
2周前
2.0
胸闷
6
2周前
2.0
咯血
7
2周前
2.0
体重下降
应用场景
应用于海量病历数据的结构化、标准化,进而辅助诊断预测、药物推荐等临床决策支持场景。
应用于海量电子病历数据的结构化、标准化,辅助临床数据的科研探索和分析
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