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类风湿关节炎（RA）是以关节受累为主的自身免疫病，是我国女性致残的首要疾病。目前我国RA患者人群庞大，但风湿科医生短缺，并且风湿科医生主要集中在大城市，导致患者误诊误治及延误诊治的现象十分严重。2020年新冠疫情的爆发也使得全球风湿病的诊治发生了巨大的变化。因此，寻找适合我国国情的新型诊疗模式已成为迫切需要解决的问题。人工智能已经广泛地应用于医学辅助诊断领域，然而，目前在疾病诊断的上还属于探索的阶段。本研究首次全方位地将人工智能用于RA的诊断、疾病活动度的监测及预后的判断。该系统可以用于识别早期RA患者，将此诊断模式进行推广，有利于基层医院的医生通过智能的疾病诊断系统评估RA的发生风险，使得患者得到及时有效的治疗。大大缓解了我国风湿科医生严重短缺的现状，并改变我国现有的RA的就医模式。

1、来自真实世界的RA大数据库的建立是本课题顺利进行的基础。课题组通过本课题的顺利开展，建立了基于真实世界的RA大数据库，并基于此数据开展了RA预后的预测模型，医生通过软件及互联网对患者进行管理，保证了课题的顺利进行。 2、模型的建立是本课题的另外一个关键技术。课题组通过支持向量机（SVM）决策树，XGBOOST模型对患者进行分类、建立模型，保证了课题的顺利进行。 3、自然语言处理是本课题的另一关键技术。本课题利用双向长短时长记忆-条件随机场（BiLSTM-CRF）和词典的实体识别模型、基于实体关系的提取方法提取字典，通过循环神经网络（RNN）及双向循环神经网络模型（LSTM）等方法建立诊断模型。初步研究结果显示，通过自然语言处理RA病例，可获得RA的临床特征，该特征与RA临床表现相近。通过该方法建立RA诊断模型，可以更加真实的反应RA的临床特征并建立基于我国RA特征的RA诊断方法。

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