BERT特征驱动的双向LSTM提升中文电子病历录入推荐性能

本文主要探讨了"基于BERT特征的双向LSTM神经网络在中文电子病历输入推荐中的应用"这一主题。随着电子医疗记录的普及，提高医生录入病历的效率和规范化成为亟待解决的问题。研究者们针对这一挑战，设计了一种基于大数据的电子病历录入推荐工具，利用深度学习技术，特别是双向长短时记忆网络（BiLSTM）算法，结合BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）这一预训练模型的独特优势。 BERT是一种先进的自然语言处理模型，它能够捕捉到文本的上下文信息，对于理解病历这种包含大量专业术语和复杂语法结构的文本尤其有效。通过将病历文本清洗并构建训练集，研究团队对文本进行了特征编码，包括BERT特征、独热编码和词向量（如Word2Vec）等不同的表示方式。他们使用这些编码作为输入，训练BiLSTM模型，以预测后续可能出现的病历文本。 实验结果显示，采用BERT特征的BiLSTM模型在预测精度上达到了Fl-score为75.23%，这显示出显著的优势，证明了这种方法在实际应用中有很高的价值。相比于独热编码和词向量，BERT特征在专科专病文本推荐方面表现更为优秀，能更准确地捕捉和推荐符合医学逻辑的病历输入序列。 该研究的关键点在于将深度学习技术与医疗领域的专业知识相结合，通过神经网络模型来优化电子病历录入流程，从而提升医生的工作效率，降低错误率，同时保持病历记录的标准化。此外，论文还提到了文献的出处、分类号（R319; TP391）、文献标识码（A）以及期刊名称和发表年份，展示了研究的学术性和可追踪性。 总结来说，这篇文章的主要贡献在于提出了一种新颖的方法，通过BERT特征驱动的BiLSTM模型，为解决电子病历录入过程中的便利性和规范性问题提供了创新解决方案，具有显著的实际应用前景和理论价值。