Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Một phương pháp phân luồng người khám bệnh dựa trên học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Bài viết này đề xuất phương pháp dùng các giải thuật học sâu cho việc chẩn đoán ban đầu trong thử nghiệm nhận định một số bệnh. Phương pháp mà bài viết đề xuất ứng dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên đối với tiếng Việt trong việc xây dựng kho dữ liệu huấn luyện hệ thống học sâu từ các bệnh án cũng như dựa trên sự tư vấn của bác sĩ chuyên môn. | Hội nghị Quốc gia lần thứ 23 về Điện tử Truyền thông và Công nghệ Thông tin REV-ECIT2020 Một Phương Pháp Phân Luồng Người Khám Bệnh Dựa Trên Học Sâu Và Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên Nguyễn Ngọc Duy Huỳnh Trung Trụ Huỳnh Thị Tuyết Trinh Lưu Ngọc Diệp Khoa Công Nghệ Thông Tin II Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông cơ sở tại TP.HCM Email duynn truht trinhhuynh luungocdiep@ptithcm.edu.vn Abstract Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán ban Trong phần tiếp theo của bài báo này các tác giả sẽ trình đầu tốt sẽ giúp quá trình khám và chữa bệnh. Nếu chẩn đoán ban bày một số công trình liên quan về học sâu và về y tế ở mục 2. đầu hiệu quả sẽ xác định được sớm trường hợp khám có dấu hiệu Mục 3 sẽ trình bày về phương pháp thực hiện từ quá trình bệnh nặng thì việc chữa trị sẽ gặp thuận lợi. Ngược lại người chuyển đổi và xử lý dữ liệu đến các cấu hình của một số giải khám sẽ không còn lo lắng hoặc chỉ cần khám tại các cơ sở ý tế thuật học sâu dùng trong thử nghiệm của bài báo. Mục 4 các nhỏ tại địa phương tránh được sự lãng phí và cũng góp phần giảm tải cho bệnh viện trung tâm. Bài báo này đề xuất phương tác giả sẽ trình bày các kết quả đạt được và các ý kiến thảo pháp dùng các giải thuật học sâu cho việc chẩn đoán ban đầu luận. Các tác giả sẽ trình bày những ý kiến kết quận và hướng trong thử nghiệm nhận định một số bệnh. Phương pháp mà bài phát triển tiếp dựa trên kết quả đạt được từ bài báo này trong báo đề xuất ứng dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên đối mục 5. với tiếng Việt trong việc xây dựng kho dữ liệu huấn luyện hệ thống học sâu từ các bệnh án cũng như dựa trên sự tư vấn của II. CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN bác sĩ chuyên môn. Kết quả thử nghiệm với mô hình Ở công trình 10 các tác giả giới thiệu một mô hình học Convolutional Neural Network CNN Long short-term memory sâu phân loại trẻ em khỏe mạnh hoặc có khả năng mắc chứng LSTM Bi-LSTM CNN-Bi-LSTM và CNN-LSTM kết hợp là khá tốt khi nhận định các loại bệnh viêm phổi tiêu chảy da liễu. tự kỷ. Mô hình .