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基于深度学习技术的自动问答医学模型(CS CL)

人工智能现在可以为不同的问题提供更多的解决方案,尤其是在医疗领域。这些问题之一是缺少对任何给定的医疗/健康相关问题的答案。互联网上充斥着许多论坛,人们可以通过这些论坛提出一些特定的问题,并为他们获得解答。但是,浏览这些问题以找到与您自己的问题类似的问题,同时找到令人满意的答案也是一项困难且耗时的任务。这项研究将通过自动生成针对这些问题的合格答案并创建一种数字医生的过程来为该问题提供解决方案。此外,这项研究将使用RNN和编码器/解码器的框架来训练端到端模型,以针对少量医疗/健康问题生成明智而有用的答案。

原文标题:Automated Question Answer medical model based on Deep Learning Technology

原文:Artificial intelligence can now provide more solutions for different problems, especially in the medical field. One of those problems 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 in order to locate one similar to your own, also finding a satisfactory answer is a difficult and time-consuming task. This research will introduce a solution to this problem 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.

原文作者:Abdelrahman Abdallah, Mahmoud Kasem, Mohamed Hamada, Shaymaa Sdeek

原文地址:https://arxiv.org/abs/2005.10416

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