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申请/专利权人：深圳易护怡康医疗智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于中西医诊断手术的用药实体识别方法和系统，该方法包括：选取标注样本，选择电子病历记录，对这些记录中的诊断实体、手术实体和用药实体，进行精确标注；数据转换与准备，从标注好的病历数据样本中选择训练集和测试数据集，并将他们转化为BIO序列格式；文本编码，将文本从自然语言文字符转化为数学向量，将已标注的诊断、手术、用药标签转换为对应的索引数字序列；AI模型训练，对编码后的文本数学向量和数字序列进行训练；性能评估与调优，使用F1分数来评估模型在训练样本上的表现，并根据结果调整模型参数大小，对模型进行反复迭代测试，并保存迭代训练中达到最高F1分数的模型参数作为最优模型。
主权项：1.一种基于中西医诊断手术的用药实体识别方法，其特征在于，包括：步骤一，选取标注样本，选择多条含有中西医诊断、手术名称和中西药名的电子病历记录，对这些记录中的诊断实体、手术实体和用药实体，进行精确标注，以作为模型训练的基础；步骤二，数据转换与准备，从标注好的病历数据样本中选择80％的数据作为训练集，剩下的20％数据集作为测试数据集，并将他们转化为BIO序列格式，为接下来的AI模型训练和实体识别工作做准备；步骤三，文本编码，采用分词器进行编码，将文本从自然语言文字符转化为数学向量，从而完成文本编码任务，将已标注的诊断、手术、用药标签转换为对应的索引数字序列，以便后续步骤中的深度神经网络模型能够理解和处理这些数字序列和数学向量；步骤四，AI模型训练，使用多层LSTM模型对编码后的文本数学向量和数字序列进行训练，在训练过程中采用结合了随机梯度下降和自适应学习率，能够快速收敛并减少训练时间的ADAM优化器，以不断更新和优化该深度神经网格中的网格权重参数；步骤五，性能评估与调优，使用F1分数来评估模型在训练样本上的表面，并根据结果调整模型参数大小，对模型进行反复迭代测试，并保存迭代训练中达到最高F1分数的模型参数作为最优模型。
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