【摘 要】
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病案记录了患者的整个诊疗过程,是非常重要的医学资料,在医疗质量管理、诊疗水平提升、临床教学和科研上都有举足轻重的作用。纸质病案和病案数字化为医疗大数据挖掘提供了良好基础,目前,越来越多的研究聚焦在如何从病案文本中抽取具有潜在价值的医疗信息。其中,医疗命名实体识别任务旨在识别病案文本中具有特定意义的实体,主要包括疾病和诊断、实验室检验、手术、药物、解剖部位与影像检查等,该任务可以为智能问诊、临床决策
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病案记录了患者的整个诊疗过程,是非常重要的医学资料,在医疗质量管理、诊疗水平提升、临床教学和科研上都有举足轻重的作用。纸质病案和病案数字化为医疗大数据挖掘提供了良好基础,目前,越来越多的研究聚焦在如何从病案文本中抽取具有潜在价值的医疗信息。其中,医疗命名实体识别任务旨在识别病案文本中具有特定意义的实体,主要包括疾病和诊断、实验室检验、手术、药物、解剖部位与影像检查等,该任务可以为智能问诊、临床决策辅助等下游产业应用提供有效支持。本文主要工作和贡献包括:针对医疗文本中存在大量医疗专业术语和行文不规范的问题,提出一种基于图嵌入方法融合字词及依存关系的医疗命名实体识别方法。该方法基于字词共现关系和句法依存关系,构建了三种交互式字词关系图和一种依存关系图,并利用图注意力网络对四种图结构进行建模,然后将多种图信息融合到用于实体标签预测的字符表征中。在CCKS2020评测数据集上进行测试,该方法对医疗实体识别的F1值达到88.91%,验证了此方法的有效性。针对带标注的医疗实体数据稀缺的问题,本文结合现有医疗数据的文字特点,提出一种多图嵌入与字形信息融合的医疗命名实体识别方法。该方法首先通过CNN提取字符的部首级特征,然后利用注意力机制将部首嵌入与多种图嵌入融合,生成多信息融合的字符向量,最后将该向量用于实体标签的预测。实验结果表明,该方法在CCKS2020数据集上得到89.50%的F1值。设计并实现了一个以图嵌入的为基础的医疗命名实体识别系统,该系统能够精确地从医疗文本中抽取相关医疗实体。
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