目的:为解决传统临床病种库系统存在的依赖大量人工判断、缺乏辅助标注、电子病历数据可用性差等问题,设计一种基于后结构化技术的临床病种库系统。方法:先通过I2B2标准以及双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,B...目的:为解决传统临床病种库系统存在的依赖大量人工判断、缺乏辅助标注、电子病历数据可用性差等问题,设计一种基于后结构化技术的临床病种库系统。方法:先通过I2B2标准以及双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)模型构建实体识别模型,形成病历模板库,然后组合病历模板库形成关系模板,抽取复杂的医学实体,实现电子病历的后结构化。之后,基于电子病历后结构化技术构建包括病历结构化、结构化评估、数据标注、常规功能和系统管理5个模块的临床病种库系统。结果:该系统可以将电子病历文本转化为结构化语言,提供更精细化的数据要素提取、更智能的结构化服务,提高了临床和科研工作的效率。结论:该系统提高了临床病种的数据可用性,减轻了用户数据加工的工作强度,保证了数据应用的高质量,为医学研究、临床辅助决策打下了坚实的基础。展开更多
电子病历(Electronic medical records,EMR)产生于临床治疗过程,其中命名实体和实体关系反映了患者健康状况,包含了大量与患者健康状况密切相关的医疗知识,因而对它们的识别和抽取是信息抽取研究在医疗领域的重要扩展.本文首先讨论了电...电子病历(Electronic medical records,EMR)产生于临床治疗过程,其中命名实体和实体关系反映了患者健康状况,包含了大量与患者健康状况密切相关的医疗知识,因而对它们的识别和抽取是信息抽取研究在医疗领域的重要扩展.本文首先讨论了电子病历文本的语言特点和结构特点,然后在梳理了命名实体识别和实体关系抽取研究一般思路的基础上,分析了电子病历命名实体识别、实体修饰识别和实体关系抽取研究的具体任务和对应任务的主要研究方法.本文还介绍了相关的共享评测任务和标注语料库以及医疗领域几个重要的词典和知识库等资源.最后对这一研究领域仍需解决的问题和未来的发展方向作了展望.展开更多
文摘目的:为解决传统临床病种库系统存在的依赖大量人工判断、缺乏辅助标注、电子病历数据可用性差等问题,设计一种基于后结构化技术的临床病种库系统。方法:先通过I2B2标准以及双向长短期记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)模型构建实体识别模型,形成病历模板库,然后组合病历模板库形成关系模板,抽取复杂的医学实体,实现电子病历的后结构化。之后,基于电子病历后结构化技术构建包括病历结构化、结构化评估、数据标注、常规功能和系统管理5个模块的临床病种库系统。结果:该系统可以将电子病历文本转化为结构化语言,提供更精细化的数据要素提取、更智能的结构化服务,提高了临床和科研工作的效率。结论:该系统提高了临床病种的数据可用性,减轻了用户数据加工的工作强度,保证了数据应用的高质量,为医学研究、临床辅助决策打下了坚实的基础。
文摘电子病历(Electronic medical records,EMR)产生于临床治疗过程,其中命名实体和实体关系反映了患者健康状况,包含了大量与患者健康状况密切相关的医疗知识,因而对它们的识别和抽取是信息抽取研究在医疗领域的重要扩展.本文首先讨论了电子病历文本的语言特点和结构特点,然后在梳理了命名实体识别和实体关系抽取研究一般思路的基础上,分析了电子病历命名实体识别、实体修饰识别和实体关系抽取研究的具体任务和对应任务的主要研究方法.本文还介绍了相关的共享评测任务和标注语料库以及医疗领域几个重要的词典和知识库等资源.最后对这一研究领域仍需解决的问题和未来的发展方向作了展望.
