病歷信息抽取方法的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著信息爆炸帶來的嚴重挑戰(zhàn)，信息抽取作為快速獲取重要信息的自動化工具被應(yīng)用于多個領(lǐng)域。在生物醫(yī)學領(lǐng)域，隨著電子病歷和臨床決策支持系統(tǒng)的發(fā)展，如何從電子病歷中自動提取信息并服務(wù)于臨床決策，是當下醫(yī)療信息化亟需解決的問題之一。本文致力于研究如何將信息抽取相關(guān)技術(shù)應(yīng)用于文本病歷中，探索針對特定內(nèi)容的信息抽取方法，為完整病歷的信息抽取累積經(jīng)驗。隨著信息抽取技術(shù)在病歷中的成功應(yīng)用，病歷結(jié)構(gòu)化、案例庫和臨床數(shù)據(jù)倉庫構(gòu)建、知識獲取等多種問題將迎刃而解

2、，最終實現(xiàn)電子病歷與臨床決策的集成。
　　 本文在借鑒現(xiàn)有成果的基礎(chǔ)上，提出了一套相對完整的信息抽取方法，實現(xiàn)了既往史中病癥相關(guān)信息的抽取。整個抽取過程分為命名實體識別、模板抽取和填充兩個階段。在命名實體識別階段，通過比較現(xiàn)有的實體識別方法和模型，采用了“詞典和規(guī)則相結(jié)合”以及“詞典和機器學習相結(jié)合”兩種方法對中文病歷中最常見的幾類實體進行智能識別以彌補單一識別方法所固有的缺陷，取得了比較理想的識別效果。在機器學習的方法中，本文