一种用于患者安全事件分类的神经注意力模型

医疗差错是美国死亡的主要原因，因此预防这些差错对改善医疗保健至关重要。患者安全事件报告是描述患者潜在不良事件的叙述性文本，对于识别和预防医疗差错十分重要。我们提出了一种神经网络架构，用于识别安全事件的类型，这是理解这些叙述的第一步。我们提出的模型基于软神经注意力模型，以提高编码长序列的有效性。在两个大规模真实世界患者安全报告数据集上的实证结果证明了我们的方法的有效性，相较现有方法有明显提升。