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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。
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2 years ago
KDD
层次化深度学习集成以自动分类乳腺癌病理报告(按 ICD-O 部位分类)
本文提出了一种基于深度学习集成模型的方法,可以自动标注阅片报告,并提高了国际癌症疾病分类(ICD-O)的拓扑分类的准确性,特别是针对乳腺癌的分类。
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4 years ago
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