面向知识发现的中文电子病历标注方法研究

胡佳慧; 方安; 赵琬清; 杨晨柳; 任慧玲

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面向知识发现的中文电子病历标注方法研究

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【目的】研究基于中文电子病历的标注方法,提升临床文本分析与处理能力,促进临床知识发现。【方法】提出中文电子病历标注思路,并构建可视化交互平台,基于电子病历文本的字与词特征,综合利用自然语言处理和机器学习方法开展临床命名实体识别实证研究。【结果】获得700份标注病历语料,基于Pipeline的标注方法总体F值达0.8772,较基于原始标注病历数据集的命名实体识别效果提升32.9%。【局限】由于电子病历包含与隐私相关的敏感信息,本研究基于开放评测数据开展实验研究,语料库大小受限。【结论】本研究所提出的中文电子病历标注方法和所构建的标注平台适用于临床文本处理,能够促进医学临床文本资源的知识关联化。

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来源
《现代图书情报技术》 |2019年第7期|123-132|共10页
作者
胡佳慧; 方安; 赵琬清; 杨晨柳; 任慧玲;
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作者单位

中国医学科学院医学信息研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类文字信息处理;业务管理;
关键词
中文电子病历; 文本标注; 自然语言处理; 机器学习; 知识发现;

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