Một phương pháp xây dựng dữ liệu cho hệ thống học sâu trong chẩn đoán một số bệnh thông thường ở trẻ em

Abstract

Chẩn đoán ban đầu có vai trò quan trọng trong quá trình khám chữa bệnh. Nếu xác định được sớm trường hợp khám là có dấu hiệu bệnh nặng thì việc chữa trị sẽ gặp thuận lợi. Ngược lại, người khám sẽ không còn lo lắng hoặc chỉ cần khám tại các cơ sở y tế nhỏ tại địa phương, tránh được sự lãng phí và cũng góp phần giảm tải cho bệnh viện trung tâm. Bài báo này đề xuất phương pháp dùng các mô hình học sâu cho việc chẩn đoán ban đầu giúp nhận định bệnh. Phương pháp mà bài báo đề xuất ứng dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên đối với tiếng Việt trong việc xây dựng kho dữ liệu huấn luyện hệ thống học sâu từ các bệnh án điện từ. Kết quả thử nghiệm với mô hình CNN, LSTM và CNN-LSTM kết hợp là khá tốt khi nhận định 3 loại bệnh phổi, tiêu hóa, da liễu.