基于命名实体识别的出院小结错误检测系统设计与实现

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随着医疗水平的不断发展,人们对医疗机构的医疗质量和医疗安全也提出了更高的要求。其中,医疗文书的质量更是得到了广泛的关注。然而,当前大量研究表明,作为医疗文书重要组成部分的出院小结文档中普遍存在着信息不准确、无效信息、信息缺失等问题。由于出院小结中的错误主要以自由文本形式出现,并无法通过优化出院小结录入的严谨性来规避。同时,目前的文本检错技术倾向于对文本词义句义的检测,无法判断出院小结中的患者诊疗信息是否完整。因此,本论文针对这一问题,设计开发了一套基于命名实体识别的出院小结错误检测系统。本论文系统的基本架构包括四个部分:命名实体识别、错误检测、纠错建议以及数据库与集成平台。命名实体识别能够提取出院小结中重要的诊疗信息,本论文通过设计4组测评实验,选出最优的实体识别模型,达到了F值88.89%的识别效果。通过患者入院期间诊疗数据以及字典来校对文档中识别出的实体,从而实现错误检测。针对错误实体,根据知识库与模糊匹配算法给出相应的纠错建议。数据库与集成平台保证了本系统与电子病历系统间的数据交互。本论文的出院小结错误检测系统在这四部分的协同工作下,最终达到了保障出院小结质量的目的。
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