中医门诊电子病历关键临床信息抽取方法研究.docx

该【中医门诊电子病历关键临床信息抽取方法研究 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【中医门诊电子病历关键临床信息抽取方法研究 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。中医门诊电子病历关键临床信息抽取方法研究
标题：中医门诊电子病历关键临床信息抽取方法研究
摘要：
随着信息技术的快速发展和普及，中医门诊电子病历的使用越来越普遍。电子病历中包含了丰富的医疗信息，但如何从中提取出关键的临床信息，对于医疗决策和疾病研究具有重要意义。本论文主要研究中医门诊电子病历关键临床信息抽取的方法，包括文本预处理、特征选择和机器学习方法。通过提取关键临床信息，可以帮助医生做出合理的诊断和治疗方案，提高医疗质量和效率。
1. 引言
中医门诊电子病历作为一种数字化的医疗记录方式，不仅可以方便医生和患者管理医疗信息，还可以通过数据分析挖掘潜在的医疗知识。而关键临床信息的抽取是电子病历分析的基础。本章主要介绍论文研究的背景和意义。
2. 相关工作
本章综述了国内外关于电子病历信息抽取的研究现状和方法。包括中医电子病历的特点和传统的信息抽取方法。并对比分析了传统方法的优缺点。
3. 中医门诊电子病历预处理
电子病历的预处理是关键临床信息抽取的第一步，包括文本清洗、分词、停用词去除等。本章将介绍中医电子病历预处理的方法，并针对中医特色进行相应的处理。
4. 特征选择方法
特征选择是电子病历关键临床信息抽取的核心环节。本章将介绍常用的特征选择方法，包括信息增益、卡方检验、互信息等。并结合中医电子病历的特点，提出适用于中医电子病历的特征选择方法。
5. 机器学习方法
机器学习方法是电子病历关键临床信息抽取的常用手段。本章将介绍常用的机器学习方法，如朴素贝叶斯、支持向量机、随机森林等，并探讨其在中医电子病历信息抽取中的应用。
6. 实验与结果分析
本章将设计实验并利用实际的中医门诊电子病历数据进行验证。通过对比不同方法的效果，评估提出方法的准确性和效率。
7. 结论与展望
总结本论文的研究内容和结果，阐述关键临床信息抽取方法在中医门诊电子病历中的应用价值，并对以后的研究方向进行展望。
通过以上论文结构，可以系统地介绍中医门诊电子病历关键临床信息抽取方法的研究进展，从文本预处理到特征选择和机器学习方法的选择和应用，深入探讨如何从中医电子病历中提取出有价值的临床信息，为中医临床决策和疾病研究提供有力的支持。