Phát triển các mô hình học máy trong bài toán kê đơn thuốc Đông y
Từ khoá:
Y học cổ truyền
Kê đơn thuốc tự động
Học máy
Tóm tắt
Đồ án giải quyết thách thức số hóa y học cổ truyền bằng cách xây dựng hệ thống gợi ý đơn thuốc tự động dựa trên học máy. Tác giả đã kết hợp mã hóa ICD-10 với các dữ liệu lâm sàng tiếng Việt để tạo ra các mô hình dự đoán vị thuốc phù hợp cho từng bệnh nhân. Nghiên cứu ứng dụng các mô hình ngôn ngữ như PhoBERT để hiểu sâu văn bản chẩn đoán, từ đó tối ưu hóa phác đồ điều trị. Hệ thống hỗ trợ đắc lực cho các bác sĩ trong việc tham khảo và chuẩn hóa quy trình kê đơn thuốc Đông y hiện đại
Tài liệu tham khảo
- D. Q. Nguyen et al., "PhoBERT: Pre-trained language models for Vietnamese," Findings of EMNLP, 2020.
- Q. T. Tran et al., "Applying natural language processing for Vietnamese medical text classification," in Proc. IALP, 2020.
- P. Domingos, "A few useful things to know about machine learning," Communications of the ACM, 2012.