基于深度学习护理知识问答系统的构建与评估
姚嘉佩
王小飞
徐冬梅
南京医科大学常州医学中心,南京医科大学第三附属医院(常州市第二人民医院),江苏 213000
摘要：目的:基于深度学习技术构建护理知识问答系统,并评估其在临床护理中的应用效果.方法:采用深度学习方法构建护理领域知识库,以Transformer的双边编码器表示(BERT)等预训练语言模型为核心,开发护理知识问答系统.对系统的技术性能和临床应用效果进行评估.结果:构建的护理知识问答系统在护理专业问题上的准确率为86.8%,平均响应时间为1.2 s.临床应用结果显示,系统可有效减轻护士工作负担,护士每班回答病人常见问题时间减少93.4%,护士满意度达4.3分.结论:基于深度学习的护理知识问答系统能有效提升护理工作效率,为护士提供可靠的知识支持.
关键词：深度学习人工智能知识问答系统自然语言处理护理信息化护理管理
资助基金：常州市卫健委科技项目(QN202356)南京医科大学常州医学中心护理项目(CMC2024HL03)
论文发表日期：2026-03-25
在线出版日期：2026-03-26（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 965-970 )
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