蒲晓蓉 1,2 , 陈柯成 1,2 , 刘军池 1,2 , 文进 3 , 郑尚维 3 , 李鸿浩 3
  • 1. 电子科技大学 计算机科学与工程学院(成都 611731);
  • 2. 电子科技大学 大数据中心 健康医疗大数据研究所(成都 611731);
  • 3. 四川大学华西医院 医院管理研究所(成都 610041);
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2019 年底暴发的新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情是人类史上一次重大突发公共卫生事件。中国医学工作者在短时间内,经历了对该未知病毒的逐步认识、证据积累和临床实践。截至目前,中国国家卫生健康委员会在数十天内密集发布了七个版本的《新型冠状病毒感染的肺炎诊疗方案》(简称《诊疗方案》)。然而,快速准确地比较各版本的异同和掌握新版本的重点对临床医护人员和非专业人员来说存在一定困难。本文提出一种基于机器学习的计算机辅助智能分析方法,对文本主题进行无监督学习,自动分析不同版本《诊疗方案》的异同,主动给医护人员推送新版本的关注重点,降低《诊疗方案》解读的专业难度,提高非专业人员对诊疗方案的认识水平。实验证明,与人工解读方式相比较,本文方法能自动计算文本主题,实现主题的精准匹配,准确率达 100%,并可自动生成关键词和语句级别的解读报告,实现《诊疗方案》的计算机自动智能解读。

引用本文: 蒲晓蓉, 陈柯成, 刘军池, 文进, 郑尚维, 李鸿浩. COVID-19 中国诊疗方案的机器学习智能分析方法. 生物医学工程学杂志, 2020, 37(3): 365-372. doi: 10.7507/1001-5515.202003045 复制

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