医学文献 >>
  • 检索发现
  • 增强检索
知识库 >>
  • 临床诊疗知识库
  • 中医药知识库
评价分析 >>
  • 机构
  • 作者
默认
×
热搜词:
换一批
论文 期刊
取消
高级检索

检索历史 清除

当前检索式: 关键词=(data extraction)
当前检索式
关键词=(data extraction)
展开
  • 排序
  • 筛选
1630条结果
资源类型收起
  • 1026
  • 602
  • 2
中图分类展开
71
61
60
45
41
更多...
中图分类
加载更多选项
    年份展开
    发布时间展开
    关键词聚类展开
    • 212
    • 191
    • 172
    • 140
    • 117
    更多...
    关键词聚类
      加载更多选项
        医学文献类型聚类展开
        • 256
        • 206
        • 165
        • 139
        • 67
        更多...
        医学文献类型聚类
          加载更多选项
            定制检索筛选项
            中文期刊
            刊名
            作者
            作者单位
            收录源
            栏目名称
            语种
            医学主题词
            出版状态
            外文期刊
            文献类型
            刊名
            作者
            医学主题词
            收录源
            语种
            学位论文
            授予学位
            授予单位
            会议论文
            主办单位
            专      利
            专利分类
            专利类型
            国家/组织
            法律状态
            申请/专利权人
            发明/设计人
            成      果
            鉴定年份
            学科分类
            地域
            完成单位
            标      准
            强制性标准
            中标分类
            标准类型
            标准状态
            来源数据库
            法      规
            法规分类
            内容分类
            效力级别
            时效性
              加载更多选项
                定制检索筛选项
                当前检索式: 关键词=(data extraction)
                当前检索式
                关键词=(data extraction)
                展开
                共1630条结果
                排序方式
                出版时间 相关度 被引次数 下载量
                清除 | 已选 0/200
                0

                【中文期刊】 李钰欣  向兴华  等 《中国实验方剂学杂志》 2026年32卷2期 218-225页ISTICPKUCSCDCA

                【摘要】 目的:针对中医名家医案的非结构化文言表述、实体关系嵌套及标注数据稀缺问题,构建结合数据增强与实体映射的联合关系抽取框架,为中医诊疗知识图谱构建及临床规律挖掘提供技术支撑.方法:构建名家医案文本实体及其关系的标注结构,采用数据增强策略,整合多...

                【关键词】 数据增强名家医案关系抽取

                浏览:7 被引:0 下载:6
                • 概要:
                • 方法:
                • 结论:
                收起
                AI内容生成中……
                以上内容由AI生成,结果仅供参考

                【中文期刊】 宁博彪  冷学明  等 《环球中医药》 2026年19卷3期 403-409页ISTICCA

                【摘要】 目的 评价5 种大语言模型(large language model,LLM)在中医皮肤病病历结构化提取中的效能,明确其在中医临床文本信息抽取中的效能.方法 回顾性收集某中医医院皮肤病专科门诊电子病历240 份,设计包含基本信息、中医四诊信...

                【关键词】 大语言模型中医皮肤科电子病历

                浏览:0 被引:0 下载:0
                • 概要:
                • 方法:
                • 结论:
                收起
                AI内容生成中……
                以上内容由AI生成,结果仅供参考

                【中文期刊】 喻金龙  张磊  等 《中华中医药学刊》 2025年43卷3期 24-29,后插43页ISTICPKUCSCDCA

                【摘要】 目的 信息抽取是自然语言处理的重要手段,基于ChatGPT的自然语言处理能力,通过ChatGPT对风湿科中医电子病历进行症状信息抽取.方法 通过基于ChatGPT大模型的小样本学习,实现对风湿科电子病历中主诉及现病史、专科检查和舌脉象数据的...

                【关键词】 ChatGPT中医电子病历症状

                浏览:24 被引:5 下载:17
                • 概要:
                • 方法:
                • 结论:
                收起
                AI内容生成中……
                以上内容由AI生成,结果仅供参考

                【中文期刊】 季昭臣  胡海殷  等 《世界中医药》 2025年20卷24期 4461-4471页ISTICPKUCA

                【摘要】 目的:引入人工智能技术,构建高质量"智能化中成药临床证据数据库"(AICED-CPM),全面收录中成药临床随机对照试验(RCT)文献,实现智能数据抽取及质量评价、自动化Meta分析/网状Meta分析(MA/NMA)及可视化,提升证据转化效率...

                【关键词】 中成药数据库临床证据

                浏览:0 被引:0 下载:0
                • 概要:
                • 方法:
                • 结论:
                收起
                AI内容生成中……
                以上内容由AI生成,结果仅供参考

                【中文期刊】 司超增  胡宇  等 《中国医疗设备》 2025年40卷3期 64-69,90页ISTIC

                【摘要】 目的 构建一套高效稳定的临床多源异构数据抽取与对接方法,实现专病数据库建设的数据整合及应用.方法 通过增量累加模型和自拉链模型等数据抽取算法获取临床数据资源,应用数据引擎技术实现与专病数据库的数据对接和整合,并建立规范的数据质量和数据安全管...

                【关键词】 数据抽取数据对接专病数据库

                浏览:24 被引:1 下载:25
                • 概要:
                • 方法:
                • 结论:
                收起
                AI内容生成中……
                以上内容由AI生成,结果仅供参考

                【中文期刊】 陈庆华  《中国卫生信息管理杂志》 2025年22卷1期 136-142页ISTIC

                【摘要】 目的 为解决当前数字化医院非结构化数据管理过程中利用Mapreduce算法实现目标数据检索时面临的数据冲突碰撞问题,提出基于哈希学习算法的数字化医院非结构化数据智能检索方法.方法 以多层Transformer(变换网络)编码单元为核心搭建预...

                【关键词】 哈希学习算法非结构化数据数字化医院

                浏览:7 被引:0 下载:6
                • 概要:
                • 方法:
                • 结论:
                收起
                AI内容生成中……
                以上内容由AI生成,结果仅供参考

                【中文期刊】 盖彦蓉  张云秋  等 《医学信息学杂志》 2025年46卷12期 47-53页ISTICCA

                【摘要】 目的/意义 分析真实世界中文电子病历知识抽取应用中的深层质量瓶颈,从数据治理和管理流程视角提出对策.方法/过程 制定覆盖临床诊疗主要实体和关系类型的标注规则,选用BERT+Bi-LSTM+CRF模型,基于真实世界电子病历数据开展实验,分析电...

                【关键词】 中文电子病历知识抽取命名实体识别

                浏览:2 被引:0 下载:4
                • 概要:
                • 方法:
                • 结论:
                收起
                AI内容生成中……
                以上内容由AI生成,结果仅供参考

                【中文期刊】 闫振飞  《数码设计》 2025年6期 89-91页

                【摘要】 针对医疗大数据分析存在的数据复杂性高、维度高与噪声大等问题,提出一种基于深度学习的医疗大数据挖掘模型,该模型采用堆叠降噪自编码器,对医疗数据进行特征提取与降维,利用改进的卷积神经网络实现患者分类与疾病预测.该模型的医疗数据分类准确率达95%...

                【关键词】 深度学习医疗大数据特征提取

                浏览:2 被引:0 下载:1
                • 概要:
                • 方法:
                • 结论:
                收起
                AI内容生成中……
                以上内容由AI生成,结果仅供参考

                【中文期刊】 郭磊  赵悦彤  等 《运动科学与健康研究》 2025年3期 66-80,65页

                【摘要】 运动损伤预测是运动科学与医学领域的重要研究方向,传统方法因依赖单一数据源和主观判断存在显著局限性,而机器学习、深度学习等人工智能技术能够充分利用多源数据,学习到多因素共同作用下的运动损伤风险模式.本文在回顾近年的相关研究基础上,探讨了多源数...

                【关键词】 运动损伤预测深度学习数据预处理

                浏览:7 被引:0 下载:4
                • 概要:
                • 方法:
                • 结论:
                收起
                AI内容生成中……
                以上内容由AI生成,结果仅供参考

                【中文期刊】 邓志敏  谢衍财  《数码设计》 2025年11期 90-92页

                【摘要】 随着医疗信息化的发展,医疗数据量呈指数级增加.如何高效、准确地从海量医疗数据中提取有价值的信息,成为医疗领域面临的重要挑战.目前,院内数据提取主要依靠人工,提取效率低下,DeepSeek作为一种先进的深度学习技术,在医疗数据提取中展现出巨大...

                【关键词】 DeepSeek数据提取医疗数据

                浏览:1 被引:0 下载:1
                • 概要:
                • 方法:
                • 结论:
                收起
                AI内容生成中……
                以上内容由AI生成,结果仅供参考
                • / 163
                收起侧边栏
                显示侧边栏
                更多> - 相关医事流 -
                • 加载中...
                - 相关学者 -
                • 加载中...
                - 相关机构 -
                • 加载中...

                特别提示:本网站仅提供医学学术资源服务,不销售任何药品和器械,有关药品和器械的销售信息,请查阅其他网站。

                • 客服热线:4000-115-888 转3 (周一至周五:8:00至17:00)

                • |
                • 客服邮箱:yiyao@wanfangdata.com.cn

                • 违法和不良信息举报电话:4000-115-888,举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn,举报专区

                官方微信
                万方医学小程序
                new医文AI 翻译 充值 订阅 收藏 移动端

                官方微信

                万方医学小程序

                使用
                帮助
                Alternate Text
                调查问卷