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因此，谷歌大脑这首篇电子病历论文的意义在于，不仅完整地披露了GoogleMedicalBrain项目的目标、方法、规划和进展，还实际上给“深度学习在医疗领域的应用”，定义了一套标准。跟着带头大哥走就好了，别掉队。走快点，跑起来，跑到前面…
邓侃解读谷歌首篇电子病历论文：完整披露谷歌医疗大脑野心。1.定义了深度学习医疗要解决的问题：预测三个方面指标，治疗疗效，譬如在院死亡率，和计划外的复诊率；医疗成本，譬如住院天数；收集海量病历；用深度学习算法，预测时间序列。
因此，谷歌大脑这首篇电子病历论文的意义在于，不仅完整地披露了GoogleMedicalBrain项目的目标、方法、规划和进展，还实际上给“深度学习在医疗领域的应用”，定义了一套标准。跟着带头大哥走就好了，别掉队。走快点，跑起来，跑到前面去了，就赢了。
因此，谷歌大脑这首篇电子病历论文的意义在于，不仅完整地披露了GoogleMedicalBrain项目的目标、方法、规划和进展，还实际上给“深度学习在...
1、电子病历是新医疗体系的重要载体信息学和医学科学相结合，是传统医学迈向现代医学的重要标志。为了应对现在的各种挑战，要转变医疗服务的模式，包括诊疗不连续、操作不规范、服务不主动、信息不通畅，构建一个以为中心的新型医疗服务体系，是共同关注的焦点。
作者：王飞，康奈尔大学威尔医学院助理教授编辑：闻菲【新智元导读】本周谷歌在ArXiv上公开了一篇众人期待已久的论文，也很可能是谷歌在电子病历建模分析方面的首篇文章，使用深度学习模型，由JeffDean率队，联合UCSF，斯坦福，UChicago等知名机构的众多大牛，从题目到作者都堪称豪华。
谷歌在ArXiv上公开了一篇论文，也很可能是谷歌使用深度学习模型在电子病历建模分析方面的首篇文章。这篇论文由“编译器从不警告Jeff，Jeff会警告编译器”的谷歌大脑高级研究员JeffDean率队，联合了UCSF、Stanford、UChicago等知名机构的众多...
谷歌大脑这篇论文，把冷门引爆成了热门。其实，把深度学习技术应用于病历数据分析，并非只有谷歌大脑在做。2018年2月，佛罗里达大学的几位学者，梳理了这个领域的前沿进展，在Arxiv上发表了一篇综述，题为“DeepEHR:ASurveyofRecentAdvancesinDeepLearningTechniquesforElectronicHealthRecord(EHR)Analysis
1.3选题意义电子病历设计具有重大的社会、经济意义。第一，电子病历的应用是势在必行的。从我国的现实情况看，医疗体制改革目的是降低医疗成本，提高医疗质量。电子病历（EMR）在近几年来受到空前的关注，很多地方开始争先恐后的建设以电子病历为
电子病历命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER），是指从电子病历文本文档中找出带有生物医学特征的实体，如药物﹑手术﹑疾病和症状描述以及解剖部位等，并标出实体类型及其在完整一条实体里出现的位置信息。.1.1.1研究背景.随着Internet时代的...
因此，谷歌大脑这首篇电子病历论文的意义在于，不仅完整地披露了GoogleMedicalBrain项目的目标、方法、规划和进展，还实际上给“深度学习在医疗领域的应用”，定义了一套标准。跟着带头大哥走就好了，别掉队。走快点，跑起来，跑到前面…
邓侃解读谷歌首篇电子病历论文：完整披露谷歌医疗大脑野心。1.定义了深度学习医疗要解决的问题：预测三个方面指标，治疗疗效，譬如在院死亡率，和计划外的复诊率；医疗成本，譬如住院天数；收集海量病历；用深度学习算法，预测时间序列。
因此，谷歌大脑这首篇电子病历论文的意义在于，不仅完整地披露了GoogleMedicalBrain项目的目标、方法、规划和进展，还实际上给“深度学习在医疗领域的应用”，定义了一套标准。跟着带头大哥走就好了，别掉队。走快点，跑起来，跑到前面去了，就赢了。
因此，谷歌大脑这首篇电子病历论文的意义在于，不仅完整地披露了GoogleMedicalBrain项目的目标、方法、规划和进展，还实际上给“深度学习在...
1、电子病历是新医疗体系的重要载体信息学和医学科学相结合，是传统医学迈向现代医学的重要标志。为了应对现在的各种挑战，要转变医疗服务的模式，包括诊疗不连续、操作不规范、服务不主动、信息不通畅，构建一个以为中心的新型医疗服务体系，是共同关注的焦点。
作者：王飞，康奈尔大学威尔医学院助理教授编辑：闻菲【新智元导读】本周谷歌在ArXiv上公开了一篇众人期待已久的论文，也很可能是谷歌在电子病历建模分析方面的首篇文章，使用深度学习模型，由JeffDean率队，联合UCSF，斯坦福，UChicago等知名机构的众多大牛，从题目到作者都堪称豪华。
谷歌在ArXiv上公开了一篇论文，也很可能是谷歌使用深度学习模型在电子病历建模分析方面的首篇文章。这篇论文由“编译器从不警告Jeff，Jeff会警告编译器”的谷歌大脑高级研究员JeffDean率队，联合了UCSF、Stanford、UChicago等知名机构的众多...
谷歌大脑这篇论文，把冷门引爆成了热门。其实，把深度学习技术应用于病历数据分析，并非只有谷歌大脑在做。2018年2月，佛罗里达大学的几位学者，梳理了这个领域的前沿进展，在Arxiv上发表了一篇综述，题为“DeepEHR:ASurveyofRecentAdvancesinDeepLearningTechniquesforElectronicHealthRecord(EHR)Analysis
1.3选题意义电子病历设计具有重大的社会、经济意义。第一，电子病历的应用是势在必行的。从我国的现实情况看，医疗体制改革目的是降低医疗成本，提高医疗质量。电子病历（EMR）在近几年来受到空前的关注，很多地方开始争先恐后的建设以电子病历为
电子病历命名实体识别（NamedEntityRecognition，NER），是指从电子病历文本文档中找出带有生物医学特征的实体，如药物﹑手术﹑疾病和症状描述以及解剖部位等，并标出实体类型及其在完整一条实体里出现的位置信息。.1.1.1研究背景.随着Internet时代的...
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