既往史后结构化
从电⼦病历⾥的既往史原始⽂本数据,抽取多种医学实体数据,并建⽴实体之间的关系,对电⼦病历数据的既往史数据进⾏结构化.结构化后的既往史数据可⽤于归⼀、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
既往史后结构化
平素一般,5年余前于当地医院行阑尾切除术,术顺,术后无不适;3年余前于当地医院因“右肾积水”于西安交通大学第一附属医院行右侧输尿管膀胱再植术,术后病理回报:右侧部分输尿管结核性炎伴干酪样变,术后规律服用“利福平、异烟肼、乙胺丁醇、吡嗪酰胺”半年四联抗结核治疗;否认病毒性肝炎病史,否认高血压、糖尿病、高血脂病史,否认脑血管疾病、心脏病史,否认精神病史、地方病史、职业病史。否认外伤、输血、中毒,未发现食物药物过敏史,预防接种史不详
智能分析结果
编号
诊断
存在
手术
1
阑尾切除术
2
右肾积水
3
手术
右侧输尿管膀胱再植术
4
病毒性肝炎
否认
5
高血压
否认
6
糖尿病
否认
7
心脏病
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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