基于自注意力机制的CNN-LSTM模型在ICD智能编码系统中的应用研究

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国际疾病分类编码(ICD)是医院信息化的重要支撑,也是我国居民健康卫生统计的依据。目前的ICD智能编码系统大多只对电子病历赋予一个单一的编码,未考虑到每份病历可能对应着多个编码,即多标签分类。为解决ICD编码效率低、质量差的问题,提出了一种卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和长短期记忆神经网络(long short-term memory neural network,LSTM)结合的模型,并增加了自注意力机制,实现ICD编码的多标签分类。采集出院小结作为实验
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