【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗信息领域，尤其涉及基于深度学习的消化内镜超级微创手术报告结构化方法。
技术介绍
1、随着人工智能技术的不断发展，深度学习在医疗领域的应用也将越来越广泛。消化内镜超级微创手术报告的结构化方法作为其中一个重要环节，将与其他医疗技术和设备相结合，共同推动智能化医疗的发展。
2、消化内镜超级微创手术报告结构化实际应用中面临一些挑战和困难。结构化模板可能无法覆盖所有可能的疾病信息和病变部位信息，导致某些信息无法被正确匹配和结构化。此外，当遇到新的疾病或病变部位时，需要更新模板，增加了维护成本。
技术实现思路
1、本专利技术针对现有技术中的不足，提供一种基于深度学习的消化内镜超级微创手术报告结构化方法，利用自然语言处理技术，定期分析新的医疗报告数据，从中提取新的疾病或病变部位信息，并自动将这些新信息添加到模板库中，实现模板库的动态更新。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、基于深度学习的消化内镜超级微创手术报告结构化方法，该方法包括以下步骤，
4、初始阶段：收集历史消化内镜超级微创手术医疗报告数据，并基于这些数据构建一个初始的、可扩展的模板库，该模板库包含常见的疾病信息和病变部位信息；
5、动态更新：利用自然语言处理技术，定期分析新的医疗报告数据，从中提取新的疾病或病变部位信息，并自动将这些新信息添加到模板库中，实现模板库的动态更新。
6、优选的，所述动态更新模板库的具体步骤包括：<...
【技术保护点】
1.基于深度学习的消化内镜超级微创手术报告结构化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的消化内镜超级微创手术报告结构化方法，其特征在于：所述动态更新模板库的具体步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的消化内镜超级微创手术报告结构化方法，其特征在于：该方法还包括一个多模板匹配算法，用于提高医疗报告结构化的准确性，该算法包括：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的消化内镜超级微创手术报告结构化方法，其特征在于：所述多模板匹配算法还包括模糊匹配技术，用于处理医疗报告中与模板不完全一致的信息，具体步骤包括：
5.根据权利要求1-4任一所述的基于深度学习的消化内镜超级微创手术报告结构化方法，其特征在于：该方法还包括一个人工验证和反馈机制，用于提高结构化结果的准确性和模板库的质量，该机制包括：
6.根据权利要求5所述的基于深度学习的消化内镜超级微创手术报告结构化方法，其特征在于：该方法还包括对模板库性能进行实时监控和优化，具体步骤包括：
7.根据权利要求6所述的基于深度学
8.根据权利要求7所述的基于深度学习的消化内镜超级微创手术报告结构化方法，其特征在于：该方法还包括利用机器学习技术来不断优化和完善自然语言处理技术和模板匹配算法，以提高医疗报告结构化处理的准确性和效率。
...【技术特征摘要】
1.基于深度学习的消化内镜超级微创手术报告结构化方法，其特征在于：该方法包括以下步骤，
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的消化内镜超级微创手术报告结构化方法，其特征在于：所述动态更新模板库的具体步骤包括：
3.根据权利要求2所述的基于深度学习的消化内镜超级微创手术报告结构化方法，其特征在于：该方法还包括一个多模板匹配算法，用于提高医疗报告结构化的准确性，该算法包括：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的消化内镜超级微创手术报告结构化方法，其特征在于：所述多模板匹配算法还包括模糊匹配技术，用于处理医疗报告中与模板不完全一致的信息，具体步骤包括：
5.根据权利要求1-4任一所述的基于深度学习的消化内镜超级微创手术报告结构化方法，其特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈倩倩，原姚谦，孙雨桐，肖盼，令狐恩强，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第一医学中心，
类型：发明
国别省市：
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