tailieunhanh - Một phương pháp xây dựng dữ liệu cho hệ thống học sâu trong chẩn đoán một số bệnh thông thường ở trẻ em

Bài viết này đề xuất phương pháp dùng các mô hình học sâu cho việc chẩn đoán ban đầu giúp nhận định bệnh. Phương pháp mà bài báo đề xuất ứng dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên đối với tiếng Việt trong việc xây dựng kho dữ liệu huấn luyện hệ thống học sâu từ các bệnh án điện tử. Kết quả thử nghiệm với mô hình CNN, LSTM và CNN-LSTM kết hợp là khá tốt khi nhận định 3 loại bệnh phổi, tiêu hóa, da liễu. | Huỳnh Trung Trụ Tân Hạnh MỘT PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG DỮ LIỆU CHO HỆ THỐNG HỌC SÂU TRONG CHẨN ĐOÁN MỘT SỐ BỆNH THÔNG THƯỜNG Ở TRẺ EM Huỳnh Trung Trụ 1Tân Hạnh Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông cơ sở tại Tóm tắt Chẩn đoán ban đầu có vai trò quan trọng Nhiều khái niệm và mối quan hệ đang nằm trong các trong quá trình khám chữa bệnh. Nếu xác định được sớm dữ liệu y tế như các tóm tắt xuất viện các kết quả xét trường hợp khám là có dấu hiệu bệnh nặng thì việc chữa nghiệm các công trình nghiên cứu khoa học Những dữ trị sẽ gặp thuận lợi. Ngược lại người khám sẽ không còn liệu này được tạo ra liên tục hằng ngày và đang lưu trữ lo lắng hoặc chỉ cần khám tại các cơ sở ý tế nhỏ tại địa với nhiều dạng khác nhau như âm thanh hình ảnh và văn phương tránh được sự lãng phí và cũng góp phần giảm bản. Cụ thể văn bản tường thuật clinical arratives chứa tải cho bệnh viện trung tâm. Bài báo này đề xuất phương nhiều khái niệm đề cập đến các điều kiện lâm sàng các vị pháp dùng các mô hình học sâu cho việc chẩn đoán ban trí giải phẫu trên cơ thể các loại thuốc được sử dụng đầu giúp nhận định bệnh. Phương pháp mà bài báo đề trong quá trình điều trị và những thủ tục thủ thuật . Việc xuất ứng dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên đối rút trích các khái niệm và mối quan hệ giữa chúng là cơ với tiếng Việt trong việc xây dựng kho dữ liệu huấn luyện sở nền tảng để phát triển các ứng dụng như tìm kiếm hệ thống học sâu từ các bệnh án điện tử. Kết quả thử thông tin hỏi đáp tóm tắt văn bản và hệ thống hỗ trợ ra nghiệm với mô hình CNN LSTM và CNN-LSTM kết quyết định. Nhiều hình thức mặt chữ surface forms biểu hợp là khá tốt khi nhận định 3 loại bệnh phổi tiêu hóa da diễn cùng khái niệm cho nên việc rút trích và ánh xạ liễu. những khái niệm xuất hiện trong tài liệu văn bản đến những thuật ngữ đã được định nghĩa trong các từ vựng Từ khóa- Kho ngữ liệu Học sâu phân lớp CNN hoặc ontology hay gọi là chuẩn hóa nhằm giúp cho Mạng Neural Network y tế khám bệnh.