Automated Question-Answer Medical Model based on Deep Learning Technology

2020

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Green Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1145/3410352.3410744
Деректер сенімділігі 85 жоғары
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

Artificial intelligence can now provide more solutions for different problems, especially in the medical field. One of those problems is the lack of answers to any given medical/health-related question. The Internet is full of forums that allow people to ask some specific questions and get great answers for them. Nevertheless, browsing these questions to locate a similar case to your own question, also finding a satisfying accurate answer is difficult and timeconsuming task. This research will introduce a solution to these problems by automating the process of generating qualified answers to these questions and creating a kind of digital doctor. Furthermore, this research will train an end-to-end model using the framework of RNN and the encoder decoder to generate sensible and useful answers to a small set of medical/health issues. The proposed model was trained and evaluated using data from various online services, such as WebMD, HealthTap, eHealthForums, and iCliniq.