Autor/autores:
Wan, Ge, Wang...(et.al)
Los trastornos del estado de ánimo son trastornos mentales ubicuos con agregación familiar. La extracción de antecedentes familiares de trastornos psiquiátricos de grandes registros electrónicos de hospitalización es útil para un estudio más profundo de las características de inicio entre los pacientes con un trastorno del estado de &a...
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Los trastornos del estado de ánimo son trastornos mentales ubicuos con agregación familiar. La extracción de antecedentes familiares de trastornos psiquiátricos de grandes registros electrónicos de hospitalización es útil para un estudio más profundo de las características de inicio entre los pacientes con un trastorno del estado de ánimo.
Este estudio utiliza un conjunto de datos clínicos observacionales de pacientes hospitalizados del Nanjing Brain hospital, afiliado a la Nanjing Medical University, en los últimos 10 años.
Este artículo propone un modelo de lenguaje preentrenado: Representaciones de codificador bidireccional de transformadores (BERT)-Red neuronal convolucional (CNN).
Primero proyectamos los registros electrónicos de hospitalización en una matriz densa de baja dimensión a través del modelo BERT chino preentrenado, luego alimentamos la matriz densa en la capa CNN apilada para capturar características de texto de alto nivel; finalmente, usamos la capa completamente conectada para extraer la historia familiar basada en características de alto nivel.
La precisión de nuestro modelo BERT-CNN fue del 97, 12 % ± 0, 37 % en el conjunto de datos del mundo real del Nanjing Brain hospital. Estudiamos más a fondo la correlación entre los trastornos del estado de ánimo y los antecedentes familiares de trastornos psiquiátricos.
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