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申请/专利权人：杭州依图医疗技术有限公司
摘要：本公开涉及医学数据的处理方法、医学数据的处理装置及计算机可读存储介质，处理方法包括获取第一医学数据，所述第一医学数据包含至少M个原始医学信息，M≥2；基于深度学习训练的分句模型，从M个原始医学信息中解析出N个第一医学信息；根据所述第一医学信息与标准医学信息的匹配结果，得到第二医学数据；解析所述第二医学数据，通过归一化处理得到目标医学数据。处理装置包括获取单元；深度学习训练的分句模型；匹配模块；处理模块。通过本公开的各实施例能够准确地实现医学数据的归一化表达。
主权项：1.医学数据的处理方法，包括：获取第一医学数据，所述第一医学数据包含至少M个原始医学信息，M≥2；基于深度学习训练的分句模型，从M个原始医学信息中解析出N个第一医学信息；根据所述第一医学信息与标准医学信息的匹配结果，得到第二医学数据；解析所述第二医学数据，通过归一化处理得到目标医学数据；其中：所述深度学习训练的分句模型的构建方式，包括：提取医学数据；对这些医学数据分别进行分句，得到包含原始文本和分句后文本的二元组；迭代训练模型；所述对这些医学数据进行分句，包括：根据医学数据所包含的特定标识进行分句；所述对这些医学数据进行分句，包括：解析医学数据包含的医学信息；根据医学信息的语义，确定出存在关联关系的医学信息；基于存在关联关系的医学信息，确定分句对象；其中：所述根据所述第一医学信息与标准医学信息的匹配结果，得到第二医学数据，包括：将每个第一医学信息与每个标准医学信息两两组合；分别计算匹配度；将匹配度满足预设条件的组合用于构建所述第二医学数据；所述解析所述第二医学数据，通过归一化处理得到目标医学数据，具体为通过神经网络分类模型实现，包括：解析所述第二医学数据包含的每一组第一医学信息与标准医学信息；基于神经网络分析每一组第一医学信息与标准医学信息是否对应；输出分析结果，将对应的第一医学信息与标准医学信息作为归一化结果；所述输出分析结果，将对应的第一医学信息与标准医学信息作为归一化结果，包括：以标准医学信息的格式，表征第一医学信息；输出目标医学数据以更新第一医学数据。
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权利要求：
百度查询： 杭州依图医疗技术有限公司 医学数据的处理方法、装置及存储介质
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