《人工智能 智能健康术语歧义消解测试要求》编制说明_第1页
《人工智能 智能健康术语歧义消解测试要求》编制说明_第2页
《人工智能 智能健康术语歧义消解测试要求》编制说明_第3页
《人工智能 智能健康术语歧义消解测试要求》编制说明_第4页
《人工智能 智能健康术语歧义消解测试要求》编制说明_第5页
已阅读5页，还剩2页未读， 继续免费阅读

下载本文档

版权说明：本文档由用户提供并上传，收益归属内容提供方，若内容存在侵权，请进行举报或认领

文档简介

《人工智能智能健康术语歧义消解测试要一、任务来源随着医疗健康数字化转型加速，智能交互系统、电子健康档案平台等应用场景中，健康术语歧义问题导致的服务错配、数据互通困难等问题日益突出。据行业调研，健康术语歧义引发的智能服务误判率高达15%-20%，跨平台数据语义对齐成本占系统开发成本的30%以上。为解决行业痛点，推动健康术语处理标准化发展，本团体标准由北京健康有益科技有限公司提出并归口，联合协和医院、301医院、中国医学科学院信息所、北京康健数字化健康管理研究院、河北大学、北京减脂时代科技有限公司、北京数果科技有限公司、二、制定规范的必要性和意义2.1.1解决术语处理乱象问题：当前健康术语存在“一词多义”三、主要编制过程语定义、技术流程等核心内容，参考GB/T3四、制定规范的原则和依据，与现行法律、法规、标准的GB/T35273-2022《信息安全技术个人信息安全规范》、2014《电子健康档案基本架构与数据标准》、GB在术语体系方面，衔接WS/T447-2014、WS3在人工智能技术应用方面，参考GB/T态语义嵌入等领域特有术语，完善AI医疗应用的术语体系。五、主要条款的说明，主要技术指标、参数、试验验证的试，平均消解准确率达96.8%，满足指标要求。），值为0.88，异类术语相似度均值为0.23，语义区分度良术语库的术语数量为923条，覆盖率达92.3%，符合要≤1秒六、重大意见分歧的处理依据和结果的说明处理依据：试验验证显示，融合3种数据的歧义消解准确率比2种数据高4.2%，且当前主流硬件设备可支撑融合成本。处理结果：保留“融合至少3种异构数据”的要求，同时七、采用国际标准或国外先进标准程度的说明，以及国内、外同类产品或标准的对比情况模态融合架构

人人文库> 全部分类> 行业资料 > 各类标准

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

最新文档

评论

0/150

提交评论