机器学习的医学报告自动分类与识别算法研究

范 嘉庚
杭州祥音医学检验实验室有限公司

摘要


研究探讨了基于机器学习的医学报告自动分类与识别算法。分析了现有方法面临的挑战，指出数据质量和
算法性能的局限。通过引入深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），新算法在分
类和识别方面取得了显著成效。实验验证显示，新算法在处理不同类型医学报告时表现出色，分类准确率高达95%。
未来，智能医学报告处理将进一步融合云计算、边缘计算等前沿技术，实现更高效的数据处理和隐私保护，推动医
疗行业的智能化发展。

关键词


机器学习；医学报告；自动分类；识别算法；深度学习

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参考


[1]王伟.基于深度学习的医学图像分析方法研究[J].

计算机应用，2020，40（4）：1008-1014.

[2]李华.自然语言处理在医学文本分类中的应用研

究[J].医学信息学杂志，2019，38（3）：45-50.

[3]陈明.医学大数据处理中的机器学习应用研究[J].

信息技术与信息化，2021，22（5）：78-82.

[4]张涛.基于深度学习的医学文本自动分类方法[J].

计算机工程，2018，44（6）：116-120.

[5]刘洋.医学报告自动分类技术的现状与发展[J].中

国数字医学，2022，17（2）：23-29.


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