电子病历文本处理：命名实体识别与关系抽取研究

"本文主要探讨了电子病历（Electronic Medical Records, EMR）的命名实体识别和实体关系抽取的研究，以及其在智能医疗中的应用。文章首先分析了电子病历文本的语言特点，包括子语言特性、专业术语、习惯用语、检查结果表达、句子结构不完整但模式化强等特点。接着，文章提到了电子病历的输入方式，主要是医生直接输入或基于模板的输入，这影响了文本的构成和风格。此外，文章还概述了命名实体识别和实体关系抽取的一般方法，并讨论了相关研究的具体任务和主要技术。文章还介绍了共享评测任务、标注语料库以及医疗领域的词典和知识库资源。最后，对未来的研究挑战和发展方向进行了展望。" 在电子病历的自然语言处理中，语言特点扮演着关键角色。由于电子病历是医生对临床治疗过程的记录，其语言具有独特性，如句子成分可能不完整，符号有特殊含义，表达模式化且等价，大量术语和受控词汇混用，子语言与通用语言并存，以及固定语义类型等。这些特点使得处理电子病历文本需要特定的自然语言处理技术。 电子病历的输入方式也影响了文本的形态。大部分系统采用医生直接输入或基于模板的方式，这促进了效率，但也可能导致文本结构的不一致性。因此，命名实体识别（NER）和实体关系抽取（ERE）在电子病历中的应用需要考虑到这些特点，以便更准确地提取出患者健康状况的关键信息。 NER涉及识别出文本中的专有名词，如疾病、症状、药物等，而ERE则是找出这些实体之间的关系，如疾病与症状的关系、药物与剂量的关系等。这两项任务对于构建医疗知识图谱、支持临床决策和智能医疗系统至关重要。相关研究通常采用机器学习、规则匹配、深度学习等方法，并依赖于标注语料库和医疗领域的专业资源。 随着人工智能和智能医疗的发展，电子病历的NLP研究将继续深化，未来的研究挑战包括如何处理噪声数据、提高识别准确性、处理稀有实体和关系，以及实现更大规模的自动化知识抽取。这些进展将有助于推动医疗信息的智能化和个性化，为医疗服务提供更高效、更精准的支持。