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醫學自然語言處理

類別:API服務日期:2019-01-17
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    病歷作為醫院的寶貴財富,里面蘊含了大量的專業知識,但是由于受到技術的限制,長期得不到有效利用,其主要制約在于如何對文本類數據進行結構化處理,并加以充分利用。目前,很多醫院的醫生還停留在去病案室借閱病歷,手工摘抄收集科研數據的階段,效率十分低下。如何利用最新的人工智能技術,讓機器“讀懂”病歷數據,提高臨床科研效率和質量,是目前亟需解決的課題。

    對病歷文本相關的智能分析主要涉及自然語言處理技術,相關研究開始于20世紀60年代的美國,已經發展了數十年的時間。但我國醫學自然語言處理起步較晚,發展水平還與發達國家有一定差距,主要集中在基于規則和專家系統的方法,而將機器學習、深度學習應用到醫學自然語言處理需要更加深入的研究。

  
    我們構建醫學語料庫的基礎上,開發了命名實體識別標注軟件,通過人工標注-機器學習反饋機制進行訓練。目前,運用RNN深度學習模型構建的文本結構化算法模型已經達到較高的準確率,實體識別、屬性抽取、實體分類、關系提取等任務的準確率可以達到90%以上。