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作者：高昱;韩智涌;
单位：锦州医科大学;
摘要：为了能够对海量电子诊疗信息中的异常数据进行识别，提出一种融合语义感知与模型生成的异常医疗数据识别算法。通过融入胶囊神经网络并改进Transformer网络，实现了对医疗电子病历结构和生成语义特征的感知提取；结合胶囊神经网络和Transformer网络的损失函数，加速了模型的收敛，从而提高了模型的异常数据识别准确率。在电子病历数据集上进行的实验结果表明，所提模型的准确率可达94.2%，高于多种现有的主流异常数据识别诊断模型。证明该模型算法能够对医疗电子病历实现语义感知和异常数据识别，为实现智能化的辅助诊疗提供了技术基础。
关键词：电子病历;;异常数据识别;;语义感知;;模型生成;;胶囊神经网络;;Transformer网络;;语义特征提取
基金资助：2023年辽宁省科学事业公益研究基金（软科学研究计划）（2023JH4/10700038）
