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.pdf

本文探讨了如何利用基于BERT特征的双向LSTM神经网络来提升中文电子病历输入的效率和质量。在当前的电子病历录入过程中，既要保证快速输入又要遵循规范，这是一个挑战。为了解决这一问题，研究者设计了一款基于大数据的电子病历录入推荐工具。 该工具首先对骨创伤科的病历文本进行清洗，构建训练集，然后对数据进行特征编码。这里，特征编码采用了三种不同的文本表示方法：BERT特征、独热编码和词向量（Word2Vec）。其中，BERT特征是基于Transformer架构的预训练模型，能够捕捉到更深层次的语义信息和上下文关系。 接着，研究者运用了双向长短时记忆网络（BiLSTM），这是一种深度学习算法，它能同时处理序列数据的前向和后向信息流，从而更好地理解文本的上下文依赖。BiLSTM被用来学习骨创伤科的专科专病语义信息，以识别和预测文本中的语言习惯和关联关系。 实验结果显示，使用BERT预训练模型特征的BiLSTM模型在预测下一句文本的Fl-score达到了75.23%，明显优于仅使用独热编码和词向量的模型。这表明BERT特征在捕捉语言模式和专业术语方面有显著优势，特别是在专科专病文本推荐的场景下。 这项工作展示了深度学习技术在医学领域中的应用潜力，特别是BERT和LSTM结合的方式，可以为医生提供有效的输入建议，减少手动输入的时间，提高病历录入的准确性和标准化程度。这种技术对于改善医疗服务质量和效率，尤其是在大规模电子病历系统中，具有重要的实践意义。 基于BERT特征的双向LSTM模型为中文电子病历输入提供了一种有效的方法，它能够通过学习和理解文本的上下文信息，为医生推荐合适的输入内容，从而提高病历录入的效率和准确性。这一成果为未来在其他医疗领域的应用和进一步的模型优化提供了参考。