传染病流调报告智能解析:基于深度学习的TBEE模型及其应用
作者:
作者单位:

(1.清华大学万科公共卫生与健康学院 北京100084;2.清华大学生物医学工程学院 北京100084;3.医渡云(北京)技术有限公司 北京100083;4.清华大学健康中国研究院 北京100084)

作者简介:

胡健,博士研究生,发表论文20篇;通信作者:梁万年,教授。

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

科技创新2030——“新一代人工智能”重大项目(项目编号:2021ZD0114100);北京重大呼吸道传染病研究中心课题(项目编号:BJRID2025-014)。


Intelligent Analysis of Infectious Disease Epidemiological Investigation Reports:the TBEE Model Based on Deep Learning and Its Application
Author:
Affiliation:

(1.Vanke School of Public Health, Tsinghua University, Beijing 100084, China;2.School of Biomedical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China;3.Beijing Yidu Cloud Technology Co. Ltd., Beijing 100083, China;4.Institute of Healthy China, Tsinghua University, Beijing 100084, China)

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    目的/意义 基于深度学习算法构建传染病流调报告智能解析模型,以提升公共卫生应急响应能力。方法/过程 结合疾控业务需求,系统分析流调报告内容要素,提出基于 BERT 语义编码和 Bi-LSTM 时序建模的改进模型 TBEE,以实现流调报告的高效结构化处理。结果/结论 该模型在事件抽取任务中的实体级F1分数超过80%,显著优于TMT-NN、Bi-LSTM+CRF及Llama3等对比模型。能够在不依赖高性能计算条件的情况下,为快速获取传染病传播关键线索、提升数据分析能力和应急处置效率提供有力支持。

    Abstract:

    Purpose/Significance To construct an intelligent analysis model for infectious disease epidemiological investigation reports based on deep learning algorithms, so as to enhance the capacity for public health emergency response.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

胡健,焦增涛,蔡康宁,等.传染病流调报告智能解析:基于深度学习的TBEE模型及其应用[J].医学信息学杂志,2025,46(12):70-75

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  • 最后修改日期:2025-10-09
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  • 在线发布日期: 2026-01-08
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