深度学习：

训练AI医生读懂海量电子病历

依图医疗CEO倪浩介绍 ， 为了实现对于电子病历信息的高效治理及分析利用 ， 并以此为基础构建AI辅诊模型 ， 依图医疗的科学家们与广州市妇女儿童医疗中心专家团队提出并测试了一个专门对电子医学病例进行数据挖掘的系统框架 ， 将医学知识和数据驱动模型结合在一起 。 该模型先通过NLP对电子病历进行标注 ， 利用逻辑回归来建立层次诊断 ， 从而实现对于常见儿童疾病的AI辅诊 。 自2016年10月起 ， 联合科研团队针对广州市妇女儿童医疗中心在2016年1月至2017年7月间的567,498个门诊病人的1,362,559次问诊电子病历 ， 抽取到覆盖初始诊断包括儿科55种病例学中常见疾病的1.016亿个数据点 ， 并将这些信息用于训练和验证系统框架 。 此次研究同时还基于NLP实现了病历的结构化 。

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