Abstrakt. Medicinska fel är ledande dödsorsaker i USA och som sådan är förebyggande av dessa fel av största vikt för att främja hälso- och sjukvård. Patientsäkerhetsrapporter är berättelser som beskriver potentiella biverkningar för patienterna och är viktiga för att identifiera och förebygga medicinska fel. Vi presenterar en neural nätverk arkitektur för att identifiera vilken typ av säkerhetshändelser som är det första steget i att förstå dessa berättelser. Vår föreslagna modell är baserad på en mjuk neural uppmärksamhet modell för att förbättra effektiviteten av kodning långa sekvenser. Empiriska resultat på två storskaliga verkliga datauppsättningar av patientsäkerhetsrapporter visar hur effektiv vår metod är med betydande förbättringar jämfört med befintliga metoder.
Författarna i REF använde en neural nätverksarkitektur med CNN och RNN för att klassificera patientsäkerhetsrapporten.
A Neural Attention Model for Categorizing Patient Safety Events
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}