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面向机器学习的智慧诊疗语料库构建研究: 2023年; 随着人工智能与大数据新兴理论技术发展,语料库由最初单语发展到双语语料库。语料内容由语言学扩展到文学、事实、政治、医学等建设。机器学习技术兴起降低了语料库获取足够规模语料的难度,并针对当下医疗行业医疗资源与需求不平衡问题提供有效解决方案。本文在动态分析语料库研究综述基础上,将复杂的疾病症状、真实的经临床病历、有效的治疗措施等等汇编成语料,以为社会提供智慧服务为目标,提出一种在面向机器学习的智慧诊疗语料库构建的思路。面向机器学习的智慧诊疗语料库构建过程,并探索可视化信息服务、智能语音病历、辅助治疗决策及风险预警应用场景。; 凌天焦阳狄碧云翁晓兰李露芳; 关键词：语料库诊疗

图书馆数字资源远程访问系统比较研究被引量：16: 2017年; [目的/意义]旨在帮助用户识别满足自己需要的数字资源远程访问软件,提高数字资源的利用率。[方法/过程]选择5款数字资源远程访问软件系统作为研究对象,对其进行分析比较。[结果/结论 ]5种软件系统采用的技术不同,均可以与一卡通等业务系统集成,在安全性方面却存在较大差别。同时给软件开发者提出进一步功能完善的建议。; 焦阳刘泉凤; 关键词：图书馆数字资源远程访问系统 SSL

融合文本分类算法的皮肤病辅助诊疗模型: 2024年; 针对当前皮肤病辅助诊断中生物医学特征建模规模较小且耗费巨大人工成本,而患者疾病特征的时间序列同样无法准确描述等难点,本研究运用融合文本分类算法,融合常用的文本分类模型TextLSTM、TextCNN、RCNN得到皮肤疾病辅助诊疗模型(TLNN模型),通过提取图像传感器医学特征向量化后进行预处理减少焦块数量以及消除偏差较大的特征信息,提高决策数据精度。在ISIC2018和PH2数据集进行对照实验,TLNN模型的准确率为72.36%,高于其余3种文本分类模型。在与医生主观诊断对比实验中,模型诊断准确率为92%,接近于医生94%的平均准确率,而有效诊断效率(1.17min/例)明显高于医生人工诊断(4.57min/例),整体效率提升幅度达290%,结果表明对比传统人工诊断,融合文本分类算法模型能以更短时间获得精确的诊断。TLNN模型可以应用于疾病诊断,辅助医生医疗决策,为患者提供优质便捷的智能诊疗服务。; 凌天诸佳珍焦阳李露芳; 关键词：皮肤病 D-S证据理论

明清浙派中医医家数据集(1368–1912年)被引量：1: 2022年; 我国明清时期是中医全面发展与融汇贯通的重要历史时期。随着这一时期内浙江中医医家医术的创新与提高,中医教育与临床医学的探索与发展,形成了大量具有浙江特色的中医学术流派和学术思想,推进了近现代中医学理论体系的构建。本文从中医类辞典史料中,以1368–1912年之间的浙江中医医家为研究对象,查阅整理收集相关文献典籍,将所有资料数字化,并根据医家生平考证医家学术流派与治疗特色,提取出Excel与XML两种便于利用的数据集格式,共包含12个字段的807条医家记录,为进行更深层次的医家、医学著作、学术流派和可视化知识图谱研究提供数据基础。构建明清时期浙江中医药医家数据集,对于传承中华传统文化具有重要意义。; 凌天焦阳李露芳钱俊文张永生; 关键词：明清学术流派中医

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焦阳