摘要：電子病歷中同一醫療概念的提及形式具有多樣性,阻礙了醫療數據的分析和利用,研究電子病歷實體標準化具有現實意義。設計并實現了基于深度學習的電子病歷實體標準化算法,使用Siamese網絡架構和LSTM網絡搭建模型,采用Pairwise方法訓練模型,在測試集上與傳統基于編輯距離的方法進行比較。對手術實體標準化的實驗結果顯示,深度學習算法正確率達到79.71%,比傳統方法提高了17.4個百分點,表明深度學習算法在電子病歷實體標準化方面具有有效性。