【摘 要】
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电子病历是医护人员在医疗过程中产生的患者的一些临床信息,包含了大量与患者健康相关的医疗实体,如何通过实体关系抽取模型来获得电子病历中存在的医学知识是一个值得关注和研究的问题。当前实体关系抽取模型主要为流水线式抽取模型,它是对实体识别和关系抽取两个子任务串联设计,然而这种方法会受到冗余实体对的影响,而且不能很好地捕捉实体与关系之间的内在联系。针对流水线模型的缺点,本文首先实现了一种基于分解策略的实体
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电子病历是医护人员在医疗过程中产生的患者的一些临床信息,包含了大量与患者健康相关的医疗实体,如何通过实体关系抽取模型来获得电子病历中存在的医学知识是一个值得关注和研究的问题。当前实体关系抽取模型主要为流水线式抽取模型,它是对实体识别和关系抽取两个子任务串联设计,然而这种方法会受到冗余实体对的影响,而且不能很好地捕捉实体与关系之间的内在联系。针对流水线模型的缺点,本文首先实现了一种基于分解策略的实体关系联合抽取模型,采取先抽取头实体,再针对每个关系抽取与头实体相对应的尾实体的策略,提高了头尾实体间的交互并解决了实体冗余的问题。接着针对中文电子病历文本实体的高密度分布以及实体间关系的交叉互联等特点,提出了一种面向中文电子病历的实体关系联合抽取模型,该模型通过构建多层指针改进了识别头实体以及关系特定尾实体的解码器,提高了模型在处理电子病历文本中嵌套实体以及实体重叠三元组的学习能力,与当前主流的电子病历文本处理模型BERT-multihead进行对比,该方法的F1值提升了2.1%,随后通过改进预训练模型的类别以及预训练模型的深度结构,将面向中文电子病历的实体关系联合抽取模型的F1值提高了1.1%。随后,将所有抽取到的三元组进行结构化存储,构建医学知识库,并将病人电子病历基本信息三元组与医疗知识库进行联合可视化,构建病人病历知识图谱。最后,通过补充医疗知识库,使用融合相似度计算的的AC多模式匹配算法,设计医疗决策辅助系统实现了病人病历知识展示以及细粒度医疗知识问答功能。
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