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申请/专利权人：四川大学华西医院;北京贝马科斯技术有限公司
摘要：本申请公开了一种在电子病历数据中不依赖于ICD编码的脑卒中判断方法、装置及系统，属于脑卒中患者人群筛选领域；在获取待识别患者的现病史长文本和诊断信息后，分别输入预训练模型得到第一文本向量和第二文本向量，基于注意力特征融合模块进行特征融合得到目标向量，根据分类网络判断待识别患者是否患有脑卒中且因脑卒中入院。由于ICD编码缺失率高、标注精确性和一致性欠佳，基于ICD编码难以准确识别脑卒中患者且不能判断是否因脑卒中入院。现病史长文本和诊断信息是电子病历数据的基本信息和患者疾病信息的原始数据。因此，可以使用现病史长文本和诊断信息就能准确识别患者是否患有脑卒中且因脑卒中入院，以准确筛选脑卒中研究人群。
主权项：1.一种不依赖于ICD编码的脑卒中判断方法，其特征在于，包括：获取待识别患者的现病史长文本和诊断信息，所述现病史长文本根据所述待识别患者的电子病历得到，所述诊断信息用于描述所述待识别患者的疾病表现；将所述现病史长文本输入第一预训练模型得到第一文本向量，将所述诊断信息输入到第二预训练模型得到第二文本向量；将所述第一文本向量和所述第二文本向量输入到注意力特征融合模块进行特征融合得到目标向量；将所述目标向量输入到分类网络中判断所述待识别患者是否患有脑卒中且因脑卒中入院。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学华西医院 北京贝马科斯技术有限公司 一种不依赖于ICD编码的脑卒中判断方法、装置及系统
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