Первая страница: 15

Применение трансформерных архитектур для семантической классификации медицинских заключений на русском языке

Айвазов А.Г.

Аннотация:

В данной работе рассматривается применение трансформерных архитектур для семантической классификации медицинских заключений, составленных на русском языке. Цель исследования – разработка алгоритма, позволяющего автоматически классифицировать пациентов с различными формами артрита (коды МКБ: M08.0, M08.1, M08.3, M08.4) на основе анализа текстовых медицинских данных. Для построения векторных представлений используется модель embeddinggemma. Проведено сравнение эффективности классификаторов, включая логистическую регрессию и метод опорных векторов (SVM). Полученные результаты демонстрируют, что предложенный подход обеспечивает качество классификации, существенно превосходящее случайное угадывание, и может служить основой для дальнейшей автоматизации поддержки клинических решений.

Ключевые слова:

трансформер, искусственный интеллект, классификация, эмбеддинги, медицинские тексты, ювенильный артрит, машинное обучение.

Статья опубликована в сборнике «Современные тенденции в науке, искусстве и технологии: междисциплинарные перспективы».
Открыть полный текст в PDF