中文分词技术在电子病历系统中的应用

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数据挖掘在支气管炎电子病历中的应用研究

数据挖掘在支气管炎电子病历中的应用研究

0 引言

随着医院信息系统(HIS)的普及应用,其产生的大量数据是对医疗活动的真实记录。医疗数据具有海量、多样化、主观性、价值高、实时性的特点,这使得对病历数据的预处理成为了医学数据分析最大的挑战之一。HIS是未来医院发展的必然趋势,电子病历(CPR)作为HIS的一个重要组成部分,逐渐为近年来的研究热点。

文本挖掘是从大量非结构化的数据中提炼出有用的信息和知识的半自动化处理过程。而分词算法的优劣直接决定了中文文本挖掘的效果。目前的研究中,基于词库的算法在中文文本挖掘的分词技术中应用较为广泛。这类算法分词的准确性很大程度上取决于所建的词库。但是该算法可能会漏掉某些具有重要意义的未登录词汇,从而使得到的结果不准确。

文献[3]的作者设计了一种发现文本中所有最长频繁序列的算法,该算法基于“组成一个词的汉字经常在文中以相同的顺序重复出现”的假设。文献[4]根据提取到的词或词组的长度和频数计算它们的权重,根据权重得到关键词或词组。这种算法主要应用于包含较多新词和音译词的中文短文本。

电子病历本身是一种半结构化的数据,其结构化的内容为计算机的自动抽取和分析提供了便利,而非结构化数据的规模远大于结构化数据,并且蕴藏着丰富知识信息,但计算机处理起来也更加困难。文献[5]从词性标注、组块分析和句法分析这三部分研究了针对中文电子病历子语言特征的特殊词法和句法分析模型,并取得了一些初步的研究成果。

关联规则挖掘中,众多算法如Apriori算法和FP-growth算法被广泛应用,并受到了国内外绝大多数人的认可。但是这些算法在

电子病历的分词方法、装置及电子设备[发明专利]

电子病历的分词方法、装置及电子设备[发明专利]

专利名称:电子病历的分词方法、装置及电子设备专利类型:发明专利

发明人:王利叶,胡可云,陈联忠

申请号:CN202111338589.2

申请日:20211112

公开号:CN114121195A

公开日:

20220301

专利内容由知识产权出版社提供

摘要:本发明提供了一种电子病历的分词方法、装置及电子设备,该方法包括:获取电子病例中的初始语句对应的初始分词集合,判断初始症状名称中是否包含表征部位的词语,如果是,对初始症状名称进行第一分词操作,得到初始症状名称对应的第一分词集合,根据第一分词集合以及医疗词库,确定初始语句对应的目标症状名称及初始语句对应的目标部位名称。本发明在得到初始分词集合的基础上,判断如果初始分词集合中的初始症状名称包含表征部位的词语,在此对初始症状名称进一步分词,将初始症状名称中的表征部位的词语进一步提取,得到准确的目标症状名称以及目标部位名称,避免了由于复合词语的存在导致的分词结果不准确的情况,提高了分词结果的准确性。

申请人:北京嘉和海森健康科技有限公司

地址:100082 北京市海淀区上地信息产业基地开拓路7号1幢二层2208室

国籍:CN

代理机构:北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙)

代理人:舒淼

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nlp在医疗领域的应用

nlp在医疗领域的应用

nlp在医疗领域的应用

随着自然语言处理技术的不断发展,它已经开始在医疗领域发挥越来越重要的作用。NLP技术可以帮助医生更好地理解和分析患者的病历、诊断和治疗方案,并提供更准确的医疗服务。

在医学文献的处理方面,NLP技术可以通过自动化的方式对大量医学文献进行分类、摘要和提取,使医生更快地获得有关疾病和治疗方案的信息。此外,NLP技术还可以帮助医生更好地理解患者的病历,提高医学记录的准确性和可靠性。

在临床决策方面,NLP技术也可以对医生的诊断和治疗方案提供帮助。通过对患者病历和症状的分析,NLP技术可以提供更准确的诊断和治疗建议,帮助医生更好地制定治疗方案。

另外,NLP技术还可以用于医疗研究中。通过对大量患者病历和医学记录的分析,NLP技术可以帮助医学研究人员发现疾病和治疗方案之间的关系,为未来的医学研究提供重要的参考。

总之,NLP技术在医疗领域的应用有着广泛的应用前景,可以帮助医生提高医疗服务的质量和效率,为患者提供更好的医疗体验。

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电子病历搜索引擎的开发与应用(医院模版)

电子病历搜索引擎的开发与应用(医院模版)
电子病历搜索系统的开发与应用
汤学民
主要内容
需求及开发背景
系统流程及架构 功能界Biblioteka Baidu效果演示 应用分析
开发背景
临床需要
多种字段或任一字段查询 实现全文检索 组合查询
对技术的好奇 Google的神奇魅力
系统流程及架构
HIS中电 子病历 全文索引库
全文检索模块
数据预处理
索引建立模块
病历检索界面
HTML电 子病历库
用户
主要模块
数据预处理:将各种原始电子病历加工为HTML文 件(网页文件),然后储存于HTML电子病历库中 索引建立模块(基于Lucene):对HTML文件进行索 引,建立全文索引库。 全文检索模块(基于Lucene) :根据用户提交的关 键词检索索引库,并对结果进行排序 用户界面:接受用户查询,并显示查询结果
主要算法
分词:中文采用正向最大匹配法分词;连续的英文或数字作为分词单 位 词库:现代汉语常 用词表、病历书写规范、ICD10、深圳市人民医院病 历、检查检验项目、药品名、深圳市医疗机构名称 特殊处理 B超和X线(X光)为专用名词,最好不要分开(分开后检索的准确度差) 汉字间的空格的处理(如”民 族”,如分开,检索时输入“民族”则查 不到) 对姓名的分词处理 对否定意思的认定,如“否认高血压、糖尿病、肾病、结核等疾病病 史” 地名、医疗机构的分词处理

面向中文电子病历NLP关键技术研究

面向中文电子病历NLP关键技术研究
研究意义
通过nlp技术对中文电子病历进行深入 分析,有助于提高医疗服务的效率和 质量,促进医疗科研的发展,为患者 提供更好的诊疗体验。
研究现状与挑战
研究现状
目前,针对英文电子病历的nlp研究已经取得了一定的成果,但在中文电子病历方面,由于语言特性和数据规模 的限制,相关研究仍处于起步阶段。
挑战
中文电子病历存在语言复杂性、数据规模庞大、信息结构化程度低等问题,给nlp技术的应用带来了巨大挑战。 同时,由于医疗行业的特殊性,对nlp技术的准确性和可靠性要求极高,需要充分考虑技术的安全性和隐私保护。
01
中文电子病历具有独特的语言特性和表达方式,如复杂的语义 关系、多样的表述方式等。
02
中文电子病历的书写规范和标准不统一,导致信息提取难度较
大。
中文分词、词性标注等基础任务在中文电子病历处理中具有挑
03
战性。
NLP在医疗领域的应用
1
NLP技术可用于医疗信息抽取、疾病诊断、治疗 方案推荐等方面。
2
实验设置与评估指标
01
模型选择
训练策略
02
03
评估指标
实验采用了多种先进的NLP模型, 包括词嵌入模型、循环神经网络、 长短时记忆网络等。
实验采用了批量梯度下降、随机 梯度下降等训练策略,以及早停 法、学习率衰减等优化技巧。
实验采用了准确率、召回率、F1 值等评估指标,以及交叉验证来 评估模型的性能。

中文病历文本分词方法研究

中文病历文本分词方法研究

中文病历文本分词方法研究

李国垒;陈先来;夏冬;杨荣

【摘要】探索适合医学文本的分词方法,为医学数据挖掘和临床决策支持的语义分析奠定基础.分别使用单纯中科院ICTCLAS分词、ICTCLAS+自定义词典、ICTCLAS+统计分词和ICTCLAS+自定义词典结合互信息统计分词4种策略,对1 500份出院记录中的病历文本进行分词处理,并从准确率、召回率和综合指标值等3个方面对分词结果进行评价.以人工分词的50份出院记录结果为标准依据,4种分词策略的综合指标值分别为45.77%、58.76%、64.93%和78.06%.结果证实,自定义词典结合基于互信息的统计分词方法,能够有效地对病历中出院记录文本进行分词处理,可以满足临床数据分析的需求,具有良好的推广意义.

【期刊名称】《中国生物医学工程学报》

【年(卷),期】2016(035)004

【总页数】5页(P477-481)

【关键词】病历文本;中文分词;统计分词;词典分词;出院记录

【作者】李国垒;陈先来;夏冬;杨荣

【作者单位】中南大学信息安全与大数据研究院,长沙410013;中南大学信息安全与大数据研究院,长沙410013;医学信息研究湖南省普通高等学校重点实验室(中南大学),长沙410013;湖南省高等学校医学大数据2011协同创新中心,长沙410013;中国科学院成都文献情报中心,成都610041;中南大学湘雅医院,长沙410078【正文语种】中文

【中图分类】R318

一份完整的住院电子病历包含许多记录信息,如住院病案首页、病历概要、入院记录、检查报告、检验报告和出院记录等。其中,出院记录是患者住院诊疗过程的高度总结,包含着患者的入院病情摘要、入院诊断、住院期间的病情变化及整个诊疗过程,既有结构化内容也有非结构化内容。出院记录的内容大多为叙述性的文本信息,对其进行语义分析或数据挖掘等,迫切需要良好的技术对其进行分词处理。

中文电子病历的命名实体识别研究进展

中文电子病历的命名实体识别研究进展
1 电子病历数据集的获取
中文电子病历命名实体识别任 务包括: 1 电子病历数据的获取与匿 名 化 处 理 ; 2 明确命名实 体种 类,进 行语料标注;3 构建模型进行实体识 别 ;4 结果评价及优化。以电子病历 中现病史章节为例,中文电子病历命
名实体识别研究任务流程如图1所示。 本文将从电子病历数据集资源获取、 数 据 集 标 注 相 关 工 作 、主要实体识别 算法和命名实体识别的应用四个方面 分别进行研究综述。
中文电子病历的命名实体识别研究进展
杨飞洪1 张 宇 p 覃露」 李 姣 1
摘 贤 目 的 :了解命名实体识别技术在中文电子病历文本中的研究进展。方法:从电子病历与命名实体识别的基本概念、
语 料 资 源 的 获 取 、语 料 标 注 的 相 关 工 作 、命 名 实 体 识 别 算 法 以 及 相 关 应 用 等 多 个 角 度 进 行 文 献 调 研 。结 果 :综述了近五年中
K eywords Electronic Medical R ecord(E M R ), Named E ntity R ecognition(N E R ), literature review C orresp ond in g a u th o r Institute o f M e d it al In fo m ia tio n , Chinese Academy o f M edical Sciences/Peking U n io n M edical College,

基于人工智能的电子病历智能化处理方法研究

基于人工智能的电子病历智能化处理方法研究

基于人工智能的电子病历智能化处理方

法研究

电子病历作为医疗信息化的重要组成部分,旨在提高医疗效率、减少人为错误,但传统的电子病历系统存在着信息冗余、数据不

统一、无法自动化处理等问题。为了解决这些问题,许多研究者

开始关注基于人工智能的电子病历智能化处理方法,希望通过自

动化、智能化的方式对电子病历进行处理和分析,以提供更好的

医疗服务。

基于人工智能的电子病历智能化处理方法主要涉及自然语言处理、机器学习和深度学习等技术的应用。首先是自然语言处理,

通过识别、解析和理解电子病历中的医学文本信息,从中提取出

有用的、结构化的数据。该技术可以识别电子病历中的实体、关

系和事件等,帮助医生更好地理解和分析病历信息。

其次是机器学习技术的应用,通过训练模型,使其能够根据历

史数据对电子病历进行分类、预测和推荐等任务。例如,可以使

用机器学习算法对病历进行分类,将病人分为不同的疾病类型或

风险等级,以便医生能够更好地做出诊断和治疗决策。机器学习

还可以用于预测病人的病情发展趋势、预测特定治疗方法的效果等。

最后是深度学习技术的应用,通过构建深度神经网络模型,对

大规模的电子病历数据进行训练和学习。深度学习可以自动地从

数据中学习到特征表示,进而实现对电子病历的智能分析。例如,可以利用深度学习技术对电子病历中的病情描述进行情感分析,

从而了解病人的心理状态;还可以利用深度学习技术对电子病历

中的图像数据进行分析,以辅助诊断。

在基于人工智能的电子病历智能化处理方法的研究中,还存在

一些挑战和问题。首先是数据隐私和安全问题。电子病历中包含

电子医疗记录中基于自然语言处理的信息提取与利用研究

电子医疗记录中基于自然语言处理的信息提取与利用研究

电子医疗记录中基于自然语言处理的信息提

取与利用研究

随着信息技术的快速发展,电子医疗记录成为医疗领域的重要组成部分。电子

医疗记录是医疗机构内记录患者医疗信息的电子化系统,其中包含大量的患者病历、检查报告、治疗方案等重要医疗信息。然而,这些电子医疗记录以文本形式保存,给医疗信息的提取和利用带来了挑战。

为了更好地利用电子医疗记录中的信息,研究人员开始采用自然语言处理技术,以提取和利用电子医疗记录中的有效信息。自然语言处理是利用计算机对自然语言文本进行处理和分析的一种技术手段。在电子医疗记录的信息提取和利用方面,自然语言处理技术发挥了重要的作用。

首先,基于自然语言处理的信息提取技术可以帮助医生从大量的电子医疗记录

中迅速提取出所需的关键信息。比如,通过采用文本分类技术,可以将电子医疗记录中的症状、疾病、治疗措施等信息进行分类,从而快速定位到所需的关键信息。这种技术不仅可以帮助医生节省大量的时间和精力,提高医疗工作效率,还可以减少因为信息缺失或错误造成的医疗事故。

其次,基于自然语言处理的信息利用技术可以帮助医疗机构对电子医疗记录进

行深度分析,从中挖掘出有用的知识。比如,通过采用文本挖掘技术,可以从电子医疗记录中挖掘出疾病的发病规律、治疗效果评估等方面的知识。这些知识对于医疗机构的管理决策、疾病防控及医疗质量评估都具有重要的参考价值。

此外,基于自然语言处理的信息提取和利用技术还可以实现电子医疗记录的智

能化管理。通过采用自然语言处理技术,可以将电子医疗记录中的文本信息转换为结构化的数据,建立起更为高效的数据库。这样,医疗机构可以通过对数据库的查询和分析,快速获取所需的信息,并进行全面的数据统计和分析。这对于医疗机构的业务管理和科学研究,具有重要的意义。

面向中文电子病历的NLP关键技术研究-PPT精品文档

面向中文电子病历的NLP关键技术研究-PPT精品文档

CEMR句法树库构建
语法标注规范制定 语法标注结果及分析 高精度词性标注系统
2019年4月13日 Copyrights 2019 HIT All Rights Reserved
系统处理流程
输入 输入: 直肠粘膜内脱垂
基于字的模型
基于字的模型 处理后:
直#B_NN 肠#E_NN 粘#B_NN 膜#E_NN 内#B_VV 脱#E_NN 垂 #S_VV
The realization of Chinese interface for UMLS 实体标注结果
以“抗凝”为例:
抗凝 预切分 是否可 还原 是 阻止/凝固 是否可 替换 是 阻止/发炎
2019年4月13日 Copyrights 2019HIT All Rights Reserved
语法标注规范Leabharlann Baidu定
标注质量控制
表1 规范修订前后主要词性歧义项分布 PCTB词性标注规范 歧义项 数量 VV 89 LC 72 LC 64 VA 63 NN 37 面向电子病历的词性标注规范 歧义项 数量 VV 47 M 15 NN 9 VA 9 NN 6 NN JJ M NN JJ NN NN JJ NN ND
100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0
OOV率
准确率
OOV率 准确率
Fig.2a 出院小结各部分标注效果

中文分词模型在中医病症语义理解中的研究与应用

中文分词模型在中医病症语义理解中的研究与应用

文章编号:2096-1472(2020)-04-15-04

DOI:10.19644/ki.issn2096-1472.2020.04.004

软件工程 SOFTWARE ENGINEERING 第23卷第4期2020年4月

V ol.23 No.4Apr. 2020

中文分词模型在中医病症语义理解中的研究与应用

许林涛,叶欣欣,裴成飞,吴荣士

(安徽理工大学,安徽 淮南 232000)

1194663015@;xxye999@;1138664088@;Rongshi_Wu@

摘 要:中医临床记录的病症内容是中医医师进行诊断的重要依据。由于中文表达形式的多样性与复杂性,如何从这些病症内容中进行标准化四诊信息的提取对于中医证候分析具有重要的研究价值。本文在充分分析各种中文分词算法的基础上,选择将最大正向匹配分词算法应用于中医临床病症内容中的四诊信息语义理解,构建的中医四诊语义模型在100个实际病例的四诊信息提取,再对最大分词数进行变量控制,得出最大分词数为5时得出的准确率和召回率最高。

关键词:中文分词;证候分析;四诊信息中图分类号:TP311 文献标识码:A

Research and Application of Chinese Word Segmentation Model in Semantic

Understanding of TCM Diseases

XU Lintao,YE Xinxin,PEI Chengfei,WU Rongshi

(Anhui University of Science & Technology ,Huainan 232000,China )

医学文本分词系统的设计与实现

医学文本分词系统的设计与实现

医学文本分词系统的设计与实现

引言:

医学领域的文本处理对于提取和理解医学知识具有重要意义。而文本分词作为文本处理的基础任务,对于医学文本的后续处理和分析有着至关重要的作用。本文将介绍医学文本分词系统的设计与实现过程。

一、背景介绍

医学文本是指涉及医学领域的各类文本,包括医学论文、病例报告、临床指南等。由于医学文本的特殊性,传统的文本分词方法往往无法满足医学领域的需求。因此,设计一种能够准确处理医学文本的分词系统具有重要意义。

二、系统设计

1. 数据预处理

医学文本通常包含大量的特殊词汇、缩写词和术语。为了提高分词的准确性,首先需要对医学文本进行数据预处理,包括词汇表的构建、缩写词和术语的扩展等。

2. 分词模型选择

针对医学文本的特殊性,选择合适的分词模型非常重要。目前常用的分词模型包括基于规则的分词、基于统计的分词和基于深度学习的分词。根据医学文本的特点,可以选择基于规则和统计的分词方

法进行结合,以提高分词的准确性和鲁棒性。

3. 词典和规则的建立

医学领域具有丰富的专业词汇和术语,建立专业词典和规则对于医学文本的分词至关重要。通过人工整理和自动提取的方式,构建医学领域专业词典和规则库,并与分词模型进行结合,以提高分词系统对医学文本的适应性和准确性。

4. 分词系统的实现

基于以上设计,可以进行医学文本分词系统的实现。通过调用分词模型和词典规则库,对输入的医学文本进行分词处理,并输出分词结果。

三、系统实现

1. 数据收集和预处理

收集医学文本数据,包括医学论文、病例报告等。对数据进行预处理,包括去除标点符号、数字和特殊字符,构建词汇表等。

如何利用自然语言处理技术实现电子病历后结构化-刘帆

如何利用自然语言处理技术实现电子病历后结构化-刘帆

表示不知道具体是什么

表示推测的大概意思

接下来开始下午拓导课的第一个报告,首先呢,我们有请,北京大学人民医院的信息中心刘帆主任来给我们作报告。刘帆主任呢,大家可能会比较熟悉,每年都非常活跃,他在医院做了非常多的信息化的建设工作,而且积累了非常多的经验,同时呢,他们院的很多工作在国内都是很领先的,让我们欢迎刘帆主任。

非常高兴在刘海一主任的专场有机会跟大家汇报下,我们最近在电子病历方面结构化的一些工作新进展。因为今天讲的涉及内容需要做三元分析,就是如何运用新的方法来帮我们做电子病历的结构化。因为本身呢,这也是比较新的东西,然后理论性比较强。所以把今天要讲的东西分成了两部分。第一部分呢,对我们所做的工作做一个概况的介绍,之后由我的同事,我的合作伙伴,北京医渡云科技有限公司的“何值”,他来帮我们做一些演示。我们也专门为今天的会议做了一些在线的事实分析。今天讲的课题是如何利用自然语言分析的技术来实现电子病历后结构化,大家都知道病历的发展其实很早,早在公元6世纪的希腊,而中国汉代的初期就有著名的内科医生开始记病历了;但是呢,这个病历沿用至今也是医院或者医教研管理,包括卫生统计和法律的一个重要依据文档。当我们谈起病历时,其实病历有3个最主要的功能:第一个是存储功能,第二呢是传播功能,第三个则是病历本身数据的职能。那么数据职能对我们有什么帮助?我们为什么要做结构化?大量的、海量的数据中获取,我们如何做医疗病历的指控,如何来帮助我们做临床数据的挖掘、科研分析以及做一些基本的卫生统计。那么我们可以看到,现在我们说“病历”这个概念的时候,我们不是单纯的在说电子病历本的数据工具,而是网页电子病历,这个页面要包含病人在医院发生的所有临床活动的记录,当然这有些是来自我们传统病历厂商手写的文书,或者说非Touch

基于中文分词的电子病历数据挖掘技术

基于中文分词的电子病历数据挖掘技术

理病历文本分词 ,分词正确率和识别率会大 大降低 ,所以有必要采取方法来解决 医学专用词 的识别 。
选取上一节 中的病历来进行分词测试 。选取 这段记录的原 因是 , 该文本 中包含人名 、医药名称 、医学单位、人体体征等
以为医务人员对相关病例的医疗计划的制定提供 非常有用的帮助 ,为医学智能辅助系统的设计 实现提供支持 】 。
1 电子 病历
病历是病人在医院就医过程中 的全部记录 , 病历 中不仅包含病人的年龄、性别等个人信 息 , 还包含 医院的诊断、检查结
果、治疗方法记录等等 医疗信息 。传统 的病历都是 由人工手写在纸质病历本上 ,虽然对同一个诊断医生来说书写 阅读方便 , 但随着医疗水平 的进步 ,传统 的病历暴露出很多 的弊端 ,如记录信息不完整、遗漏 ,手 写笔迹不工整难 以识别等 ,则 当主治
2 病 历文 本 分词
目前 网络上 的中文分词工具很 多【 9 ’ ] ,也应用在 了很多方面 ,如搜索 引擎 、手写输入识别、语音识别分词、微博分词等
[ 1 1 - 1 4 ]

但是在医学文本 中,存在 许多的医学专用词 ,如药 品名称 、疾病名称、组织 器官名称 等,如果直接将分词工具用来处
肺 功能 、纤 支镜 等;( 3) 暂 予以 “ 注射用细辛脑”解痉化痰 、“ 苦碟子 注射液”改善循 环、“ 注射 用香菇 多糖” 、“ 消癌平注射

自然语言处理技术基于文本型电子病历(EMR)做临床智能诊断的研究成果!

自然语言处理技术基于文本型电子病历(EMR)做临床智能诊断的研究成果!

自然语言处理技术基于文本型电子病历(EMR)做临床智能诊断的研究成果!

依图科技等众多专家共同研发了一个AI系统,可以像医生一样准确地检测出测试结果,诊断儿童疾病。准确率方面始终与初级保健儿科医生相当,甚至有所超越。这是中国研究团队首次在顶级医学杂志发表有关NLP技术基于文本型电子病历(EMR)做临床智能诊断的研究成果!

我国研究人员再创佳绩!

昨日,Nature子刊Medicine发布了一篇重磅文章——《使用人工智能评估和准确诊断儿科疾病》,在业界引发了不小的反响。

这是中国研究团队首次在顶级医学杂志发表有关自然语言处理(NLP)技术基于文本型电子病历(EMR)做临床智能诊断的研究成果!

这项人工智能程序,可以像医生一样准确地检测出测试结果、健康记录甚至手写笔记,诊断儿童疾病。

从流感、哮喘到威胁生命的肺炎和脑膜炎,该系统的准确率始终与初级保健儿科医生相当,甚至有所超越:

AI程序诊断出呼吸道感染和鼻窦炎准确率为95%;

不常见的疾病的确诊率也很高:急性哮喘(97%)、细菌性脑膜炎和水痘(93%)以及单核细胞增多症(90%)。

Nature杂志在一份新闻稿件中表示:

这项技术可能来的正是时候。近年来,由于疾病的范围、诊断测试和治疗方案都呈指数级增长,这就使得医生的决策过程变得更加复杂。

但是伯明翰大学工程学Duc Pham教授表示:

从结果来看,该系统的表现确实优于初级医生,但它绝对不能完全取代临床医生。无论使用多少训练样例,都无法保证100%正确的结果。

本文的作者之一,张康教授也表示:“医生和AI的关系,可以类比于人类驾驶员和在其监

基于LDA模型和电子病历的疾病辅助诊断方法

基于LDA模型和电子病历的疾病辅助诊断方法
第3 2 卷 第 2期 2 0 1 7年 2月
宿 州百度文库




VO I . 32, NO. 2 Fe b .2 0 1 7
J o ur na l o f Su z ho u Uni v e r s i t y
d o i : 1 0 . 3 9 6 9 / j . i s s n . 1 6 7 3 —2 0 0 6 . 2 0 1 7 . 0 2 . 0 2 8
向量 主题 和 词汇 W, 其中, 主题 依 赖 于 , W 依
赖于 z 。 由于 是 隐含 变量 , 训 是 唯一 可观测 变量 ,
类 决策 树 , 然后 根 据决 策树 对疾 病进 行 预测 。虽然 , 这 些方 法 在疾 病 辅 助诊 断方 面 取 得 了一 定 的 成效 , 但 仍 然存 在疾 病 特 征 识别 精 度 低 、 推 断 不 准确 等 问 题 。基 于 此 , 文本 提 出 了一种 基 于 I D A 模 型和 电子 病 历 的疾 病 辅 助 诊 断方 法 。该 方 法 首 先使 用 L DA 模型 对病 历 、 疾病、 疾 病 特 征 三者 进 行 建模 , 得 出病 历 一疾 病 和疾 病 一特 征 两 个 分 布 矩 阵 , 然 后 通 过计
断 。文 献 [ 3 ] 提 出了基 于 I D3算法 的病 历分 类方 法 ,
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中文分词技术在电子病历系统中的应用

二〇一二年十月

摘要

电子病历(Electronic Medical Record,EMR)是医疗机构医务人员对门诊、住院患者临床诊疗和指导干预的、使用信息系统生成的文字、符号、图表、图形、数据、影像等数字化的医疗服务工作记录,是居民个人在医疗机构历次就诊过程中产生和被记录的完整、详细的临床信息资源,它可在医疗卫生服务中作为主要的信息源,取代纸张病历,医院通过电子病历以电子化方式记录患者就诊的信息,包括:首页、病程记录、检查检验结果、医嘱、手术记录、护理记录等等,其中既有结构化信息,也有非结构化的自由文本,还有图形图象信息,在医疗中作为主要的信息源,提供超越纸张病历的服务,满足医疗、法律和管理需求。

电子病历系统(Electronic Medical Record System, EMRs)是针对基于计算机和信息网络的电子病历进行采集、储存、传输、展现、检索、质量控制、统计和利用的系统。

为了进一步推进以电子病历为核心的医院信息化建设工作,提高医院信息化管理水平,截止2012年1月底,卫生部先后制定下发了《电子病历基本规范(试行)》、《电子病历系统功能规范(试行)》、《电子病历系统功能应用水平分级评价方法及标准》、《电子病历基本数据集(征求意见稿)》等法规和规范性文件。

在《电子病历系统功能规范(试行)》中明确了对电子病历书写需要将自然语言方式录入的医疗文书按照医学信息学的要求进行结构化以及对结构化数据的检索和统计进行了要求。在《电子病历基本数据集(征求意见稿)》中进一步确定了电子病历数据进行数据交换的基本数据集模型。由此可见电子病历的“结构化”是电子病历系统设计和实施的重点和难点。

本文将阐述如何通过在目前新版电子病历系统中引入中文分词技术,解决目前电子病历系统中电子病历数据的“结构化”难题,实现电子病历用户在实际应用中通过自然语言进行自由文本方式的输入的同时,能够通过计算机的辅助进行病历内容的结构化,为日后的查询、统计、数据交换提供基础。

本文阐述的主要内容如下:

(1)目前电子病历系统的结构化问题;

(2)中文分词技术概述;

(3)中文分词技术在电子病历系统结构化中的具体应用;

(4)中文分词技术应用的分析总结及展望。关键词:中文分词、电子病历系统、结构化

第一章电子病历的结构化

1.1为什么要结构化

电子病历相对于传统手写病历的优点是显而易见的,并且随着IT技术的发展,以及医疗信息化建设的利益加强,电子病历的发展是必然的趋势。而且顺应以电子病历为核心的医院信息化建设工作的推进,电子病历已经成为医疗信息化的重要组成部分。

国内电子病历开始于2000年左右,在此之前所开发的电子病历只能称之为病历电子文档化,基本上都是基于Word或写字板的功能,目前这种电子文档化病历目前仍然在一些医院正在使用。国内较早的一些结构化电子病历采用全结构化的书写方式,比如南京海泰基于WEB架构的表格式电子病历,东软的自定义报表式电子病历。

所谓的电子病历的“结构化”是指从医学信息学的角度将以自然语言方式录入的医疗文书按照医学术语的要求进行结构化分析,并将这些语义结构最终以关系型结构的方式保存到数据库中。

例如:

如果描述一个“腹部疼痛2日,伴呕吐”的病症,按照词语的类别,把它划分为“腹部”(名词)、“疼痛”(动词)、“2”(数词)和“日”(单位名词),“伴呕吐”(动词)5个部分。如果按照医学术语进行结构化分类分析,“腹部”是这一句话中描述“身体部位“的元素,”疼痛“是描述“症状“的元素,”2“是“数值”元素,“日”是“时间单位”元素。

这样电子病历的内容就成了结构化的描述,上述的结构不仅在编辑过程中使用,在保存时依然可以保持这些结构以便后续的利用。

电子病历结构化的优势表现在于以下几个方面:

1.降低了病历出错的概率,多层次的结构化病历通过数据量化标准模式,

把文字录入式的描述降低到最少,操作简单,同时避免了书写病历过程

中用词的随意性,为今后的数据收集,研究提供了方便;

2.优化了电子病历通过结构化中的元数据信息进行查询和统计分析;

3.实现了共享和交换,电子病历和医院中其它系统的数据交换是必然的。

这意味着,只有遵循国标所规定的全结构化的病历文档结构才是自由交

换数据的前提。

4.更适合临床信息化的需要,通过结构化电子病历,才能将病历中的病史、

临床检查检验结果、诊断治疗信息进行提取和关联,并分析出最科学的

临床路径。

1.2结构化的挑战

结构化电子病历相对于传统的电子文档化病历有很多现实性的意义和优势,在实际应用中,结构化电子病历在教学、科研方面的优势也得到了大家一致认可。但是,电子病历不应该为结构化而结构化,比如,前文所提到的一些早期的一些结构化电子病历产品,就是强制的将病历划分成几个条目或者区域,要医生逐条逐项的去输入,不仅输入起来很不方便,而且灵活性也很差。

而且,结构电子病历虽然从某种程度上减轻了医生的工作量,提高了书写效率,改善了病历正规化,但是也存在一些弊端,一是医生可以对电子化内容进行复制粘贴,影响了医生的思维过程,虽然节约了书写的时间,使得病历本身的内容失去了科研循证的价值和病历质量;二是医生依赖于电子病历的结构化辅助输入,不能起到业务训练的效果和目的,所以,现在有些医院要求实习医师、试用期医务人员不允许采用结构化电子病历模板进行病历书写,而且为了防止实习医师、试用期医务人员依赖范文,减少差错,还要求注册医生对病历进行审阅,并保留双签名。

从结构化电子病历的各个优势比较来看,电子病历的存储结构的“结构化”的需求更甚于电子病历输入方式的“结构化”的需求,所以,电子病历更应该是“可结构化”的电子病历,即电子病历在存储结构上应当是“可结构化”的。

这里的“可结构化”的含义是,在占有合理的存储空间和高效的性能的基础上能够根据医疗工作中不同情况的实际需求实现病历数据的结构化、非结构化和半结构化存储。这就是说,当仅仅为了记录医疗经过,不需要快速查询的情况下,病历应当是非结构化的。当需要快速检索和结构化查询的情况下,病历应当时结构化的。要在同一病历中同时出现上述两种情况复合存在的时候,病历应当是半结构化的。

电子病历系统在实际临床环境的运用情况是,医生希望书写病历时采用自由文本录入的方式录入,能够对病历内容的进行复制、粘贴操作,同时通过病历记

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