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vi。总结，将深度学习方法的整合到医学剥离识别领域是一种变革性的进步，对药物实践产生了深远的影响。精心构建和注释的数据集成为开发强大的深度学习模型的基础，该模型表现出令人印象深刻的性能指标。定量分析不仅表明了高度准确性，还表明了精确度，回忆和F1得分，强调了该模型精确识别关键信息的能力，例如药物名称，剂量规格和有关多种药物条的到期日期。定性评估进一步阐明了该模型在现实情况下的功效，展示了成功识别和提取相关细节的实例。这些例子不仅强调了该模型的实用性，而且还为其优势和潜在的改进领域提供了宝贵的见解。但是，必须认识到，数据集本身和注释过程都带有固有的挑战，包括偏见和局限性。解决这些方面对于确保模型的普遍性和最大程度地降低了现实世界中的任何意外后果。这种向深度学习的转变不仅表示该领域的范式变化，而且还强调了更广泛的医疗自动化应用的潜力。
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