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类型:电子教案 大小:368.87KB 下载/浏览:0/197 评论:0 评分:0 积分:10
要内容包括病历书写的基本要求,门(急)诊病历格式及内容要求,住院病历格式及内容要求,病历书写时限要
关键字:病历
类型:电子教案 大小:50.46KB 下载/浏览:2/1227 评论:0 评分:0 积分:10
病历是临床医生根据问诊、体格检查、实验室和其他检查获得的资料经过归纳、分析、整理,按照规定的格式而写
关键字:病例临床思维
类型:教学课件 大小:9.83MB 下载/浏览:1/2814 评论:1 评分:9 积分:10
治疗(2004).ppt常见风湿实验检查.ppt并发症.ppt病历书写与临床思维.ppt藏象学说.
类型:教学课件 大小:36.66MB 下载/浏览:8/1773 评论:8 评分:8.8 积分:10
传染学—共患病》ppt完整课件(一),内容包括:大肠杆菌.ppt巴氏杆菌.ppt布鲁氏菌.p
类型:教学课件 大小:44.76MB 下载/浏览:9/1627 评论:8 评分:8.9 积分:10
西南民族大学《动物传染学—猪》ppt完整课件(四),内容包括猪瘟,猪气喘,猪繁殖和呼吸综合症,
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文档格式:PDF 文档大小:570.23KB 文档页数:4
电子病历具有许多纸张病历不具备的优越性,但还存在着法律、安全、标准等问题。电子病历是医院信息系统的核心,需要加强电子病历的集成和管理,提高电子病历质量。并且建立相应的法律法规和有效的认证检查机制,切实体现电子病历的合法性
文档格式:PDF 文档大小:729.77KB 文档页数:8
医疗实体识别是电子病历文本信息抽取的基本任务。针对中文电子病历文本复合实体较多、实体长度较长、句子成分缺失严重、实体边界不清的语言特点以及标注语料难以获取的现状,提出了一种基于领域词典和条件随机场(CRF)的双层标注模型。该模型通过对外部资源的统计分析构建医疗领域词典,再结合条件随机场,进行了两次不同粒度的标注,将领域词典识别的准确性和机器学习的自动性融为一体,从中文电子病历文本中识别出疾病、症状、药品、操作四类医疗实体。该模型在测试数据中的宏精确率为96.7%、宏召回率为97.7%、宏F1值为97.2%。同时对比分析了采用注意力机制的深度神经网络的识别效果,因受到领域数据集大小的限制,在该测试数据集中后者表现不佳。实验结果表明了该双层标注模型对中文医疗实体识别的高效性
文档格式:PDF 文档大小:759.98KB 文档页数:8
中文电子病历文本包含大量嵌套实体、句子语法结构复杂、句式偏短。为有效识别其医疗实体,提出一种融合多特征嵌入与注意力机制的命名实体识别算法,在输入表示层融合字符、单词、字形三个粒度的特征,并在双向长短期记忆网络的隐含层引入注意力机制,使算法在捕获特征时更加关注于医疗实体相关的字符,最终实现对中文电子病历中疾病、身体部位、症状、药物、操作五类实体的最优标注。面向开源和自建糖尿病数据集的实验结果中所提算法的实体识别准确率、召回率和F1值都达到97%以上,表明其可以更加有效地识别中文电子病历中各类实体
文档格式:PPT 文档大小:12.99MB 文档页数:66
➢概述 ➢书写护理病历的基本要求 ➢护理病历的格式与内容
文档格式:PPT 文档大小:381KB 文档页数:40
掌握书写护理病历的基本要求 熟悉护理病历的构成 掌握书写护理病史的方法 结合病例书写完整的护理病史
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