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查看更多>沈阳智能AI电子病历如何利用AI对电子病历进行后结构化
发布于：2020年11月25日
来源：www.fuhai360.com
[摘要]沈阳智能AI电子病历 技术命名实体识别（NER）是自然语言处理任务中一项基础而重要的任务，在机器翻译、自动问答系统和信息检索等系统中有广泛应用。
技术命名实体识别（NER）是自然语言处理任务中一项基础而重要的任务，在机器翻译、自动问答系统和信息检索等系统中有广泛应用。
目前生物医学名称识别技术分为几类：基于字典的方法，基于规则的方法和机器学习方法。基于字典的方法往往会漏掉字典中未提到的未定义的术语。基于规则的方法需要从文本中识别术语的规则，并且由此产生的规则并不是在所有情况下都是有效的。基于机器学习的命名实体识别是目前自然语言处理的主流方法，可有效提高模型准确率。
标注
参照电子病历（EMR）特点，可将医疗实体分为五大类：疾病、疾病诊断分类、临床表现、检查、治疗。每个大类里又可根据具体需要划分为不同小类实体，实体与实体之间存在不同关系，如部位和症状的关系、症状和诊断的关系等。在病历标注的过程中需遵循三个主要规则：不重叠、不嵌套、不含有起分隔作用的标点符号。语料标注主要采取人工标注及标注工具自动标注相结合的方式，既节省人力，又提高标注的准确性。
训练
目前生物医学名称识别技术分为几类：基于字典的方法，基于规则的方法和机器学习方法。基于字典的方法往往会漏掉字典中未提到的未定义的术语。基于规则的方法需要从文本中识别术语的规则，并且由此产生的规则并不是在所有情况下都是有效的。基于机器学习的命名实体识别是目前自然语言处理的主流方法，可有效提高模型准确率。
参照电子病历（EMR）特点，可将医疗实体分为五大类：疾病、疾病诊断分类、临床表现、检查、治疗。每个大类里又可根据具体需要划分为不同小类实体，实体与实体之间存在不同关系，如部位和症状的关系、症状和诊断的关系等。在病历标注的过程中需遵循三个主要规则：不重叠、不嵌套、不含有起分隔作用的标点符号。语料标注主要采取人工标注及标注工具自动标注相结合的方式，既节省人力，又提高标注的准确性。
训练
通过大量语料标注，模型将学习到如何去识别医学中不同的实体及关系，样本量越多模型学习效果越好。模型经过充分训练后变能够自动识别医疗文本中的不同实体及关系，将杂乱无章且不规范的非结构化文本数据结构化，让数据更加规范、统一，有利于计算机分析、处理。
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