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人工智能

百度AI辅助临床诊断论文

机器之心上“百度11篇论文被国际自然语言处理顶级会议ACL 2020录用”的新闻,其中第11篇为“Towards Interpretable Clinical Diagnosis with Bayesian Network Ensembles Stacked on Entity-Aware CNNs

基于电子病历(EMR)的智能化诊断算法是AI医疗研究领域最重要、最活跃、应用最广泛的问题之一。传统的诊断算法或者直接使用端到端分类模型,丢失了可解释性,或者仅基于知识关系和规则进行推理,可迁移、可扩展性低。本研究提出一种新的诊断算法框架,该框架针对EMR具有无结构化文本和结构化信息并存的特点,结合医疗NLU,以深度学习模型实现EMR的向量化表示、诊断预分类和概率计算。结合医疗知识图谱增强的多种贝叶斯网络的组合模型,实现具有可解释性的诊断推理。该框架能同时兼顾高诊断准确率和强可解释性的特点,并可应用于面向基层医师的辅助临床诊断产品中。

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