Jul, 2018

基于规则特征和知识引导的卷积神经网络临床文本分类

PDF
TL;DR本文提出一种新方法，将基于规则和基于知识引导的深度学习技术相结合，应用在医学自然语言处理中，以实现疾病分类，该方法包括识别触发短语、使用触发短语预测类别和使用词嵌入和 UMLS 实体嵌入来训练卷积神经网络，实验结果表明该方法优于现有技术水平。
发现论文，激发创造
  • 卷积神经网络在医学文本分类中的应用

    研究应用深度卷积神经网络自动对临床文本进行分类，并证明该方法在自然语言处理任务中比多种广泛应用的方法提高约 15% 的准确性。

    Apr, 2017

  • 基于卷积神经网络的临床信息提取

    本研究利用深度神经网络实现一个临床信息提取工具，该工具可以从原始的临床笔记和病理报告中标注事件跨度及其属性，并通过使用时间卷积神经网络和多层感知器来提高性能。

    Mar, 2016

  • 使用领域不变卷积神经网络从临床文本中提取关系

    本文旨在探讨在医疗临床记事本上提取关系的问题。作者提出使用卷积神经网络自动学习特征，减少对人工特征工程的依赖，并针对 i2b2-2010 临床关系提取挑战数据集进行了实证研究。结果表明，卷积神经网络可以是在临床文本中提取关系的良好模型，而且不需要专家们定义的高质量特征。

    Jun, 2016

  • 基于卷积神经网络的电子病历辅助诊断

    本文提出了一种基于卷积神经网络的临床智能决策方法，可以自动从电子病历中提取高级语义信息，然后进行自动诊断，结果表明这种方法是可行和有效的。

    Apr, 2018

  • 利用卷积神经网络对临床文本中医疗关系进行分类

    本研究提出了一种使用多池化操作的卷积神经网络（CNN）架构，并探索了带有类别级别约束矩阵约束的损失函数，用于医疗关系分类在临床记录中，实验表明这些模型在不使用任何外部特征的情况下优于以前的单模型方法，并且我们最佳模型与现有的集成方法竞争力强。

    May, 2018

  • 入院记录的卷积神经网络用于医学诊断

    本文针对采用电子病历的诊疗信息，提出卷积神经网络模型，从非结构化文本中丝毫不受噪声和复杂性影响地预测出患者的出院诊断，精确率和 F1 分数的性能均优于四个强基线模型，较常见疾病的预测成功率提高了至少 12.7% ，从而为医生诊断判断提供决策支持。

    Dec, 2017

  • 利用深度神经网络在癌症临床试验中学习资格

    本文旨在构建一个自动预测短临床语句是否被视为纳入或排除标准的模型，为此我们使用癌症临床试验协议训练词嵌入，构建了一个标记为合格或不合格的 6M 短文本数据集，并使用深度神经网络对文字分类器进行训练，结果表明，利用深度神经网络的表示学习从临床试验协议中提取医学知识可为医师开方治疗提供帮助。同时，我们还能够识别出一种肿瘤的等效治疗方法。

    Mar, 2018

  • SLCNN：用于文本分类的句子级卷积神经网络

    本文研究了使用卷积神经网络的文本分类的新基准模型，在这些模型中，将文档作为三维张量表示进行输入，从而实现了句子级分析，经实验证明该模型在长文档特别表现良好。

    Jan, 2023

  • 大规模结构化现实世界数据的研究：利用患者级监督的深度学习从临床文本中提取关键肿瘤信息

    本文介绍了使用自然语言处理技术和基于深度学习的方法处理医学记录中的实际数据，通过利用医学注册处重点患者信息的导向监督，并结合领域特定的预训练、递归神经网络和分层注意的方法，实现了在医疗系统中具有可伸缩性的实证研究。

    Mar, 2022

  • 对于患者表型，规则模型和深度学习模型的比较

    本文研究了深度学习技术在自然语言处理中是否可以有效用于患者表型特征提取和预测，并与传统 NLP 方法进行比较。结果表明，卷积神经网络是一种性能优良且易解释的深度学习方法，可以有效提高患者表型预测的性能，降低注释复杂度，并自动学习与每个患者表型相关的短语。

    Mar, 2017