BiLSTM-CRF模型在电子病历实体识别与知识图谱构建中的应用

"这篇研究论文探讨了如何利用电子病历数据进行实体识别和知识图谱构建，以提高医疗信息处理的效率和准确性。作者提出了一个结合双向长短时记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF）的深度学习模型，用于中文电子病历中的命名实体识别和实体关系抽取。实验结果显示，该方法在识别和抽取实体及其关系方面表现优秀，为临床决策支持系统和个性化医疗服务提供了有力的支持。" 本文是关于在医疗领域中，尤其是基于中文电子病历的实体识别和知识图谱构建的研究。随着医疗信息化的发展，电子病历成为海量医疗数据的重要来源，其中蕴含的丰富医疗知识亟待挖掘。实体识别是这一过程的关键步骤，它涉及识别出病历中的疾病名称、症状、药物、检查等关键信息。实体关系抽取则旨在理解这些实体之间的关联，如疾病与症状、药物与治疗效果等。 论文中，研究人员提出了一种创新的方法，该方法结合了双向长短时记忆网络（BiLSTM）和条件随机场（CRF）。BiLSTM是一种能捕捉长距离依赖关系的深度学习模型，适合处理序列数据，如文本。通过词嵌入技术，将文本转换为连续的数值向量，输入到BiLSTM中，然后结合CRF进行序列标注，以预测每个词的标签，进而识别出病历中的实体。CRF的链式结构有助于考虑上下文信息，提高实体识别的准确性和完整性。 实验部分显示，这种结合BiLSTM和CRF的方法在中文电子病历上进行实体识别和实体关系抽取时，相比于传统方法，表现出更高的准确率、召回率和F值，证明了其在实际临床应用中的潜力。这种高效的信息提取能力对于构建临床决策支持系统至关重要，可以辅助医生做出更准确的诊断和治疗决策。此外，知识图谱化的实体和关系数据也有利于开发个性化医疗推荐服务，为患者提供更精准的健康指导。 作者团队由黄梦醒教授带领，他们分别在大数据与智慧服务、医疗大数据与自然语言处理、推荐系统、机器学习和医学信息学等领域有着深入研究。这篇论文是受多个国家级和省级科研项目的资助，包括国家自然科学基金、国家科技支撑计划项目、海南省科技计划项目等。 这项工作在医疗信息处理领域迈出了重要的一步，为医疗数据的深度利用提供了新的工具和技术，有助于推动医疗智能化的发展。