基于深度学习技术的便民服务创新模式研究

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目的:针对患者在就诊过程中缺乏专业指导带来的诸多问题,提出基于深度学习与就诊场景相结合的技术方法,使患者能够采用自然语义的方式描述疾病症状,获得系统推荐最佳科室和专业的咨询服务,从而促进便民服务模式创新。方法:采用医疗知识图谱和卷积神经网络方法,构建智能分诊模型,实现疾病知识的自动问答和智能导诊。基于面向服务(Service-Oriented Architecture,SOA)的开放架构,通过共享服务模式向传统预约服务渠道提供统一规范的服务接口。结果:在实际示范应用过程中,2018年智能分诊模型通过便民服
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