构建中文电子病历命名实体与实体关系语料库

"这篇期刊文章主要探讨了中文电子病历中的命名实体和实体关系语料库的构建，这是医疗大数据领域的重要研究。作者们在研究国内外相关语料库的基础上，结合中文电子病历的特性，制定了一套适用于中文电子病历的命名实体和实体关系标注体系。在医生的专业指导下，他们构建了一个大规模、一致性高的标注语料库，包括992份病历文本。该语料库的命名实体标注一致性和实体关系标注一致性分别达到了0.922和0.895，为后续的电子病历信息抽取和临床决策支持、循证医学实践以及个性化医疗服务的研究提供了基础。" 本文的核心知识点包括： 1. 电子病历：电子病历是医务人员记录患者医疗活动的数字化文档，其中包含了丰富的医疗知识和患者健康信息。 2. 命名实体识别（NER）：在电子病历中，命名实体识别是找出如疾病名称、药物名、症状等特定信息的过程，它是信息抽取的关键步骤。 3. 实体关系抽取：这涉及识别和提取电子病历中不同实体之间的关系，例如疾病与药物的关系、症状与治疗的关系等，有助于理解和分析医疗数据。 4. 语料库构建：构建高质量的电子病历命名实体和实体关系标注语料库是开展相关研究的基础，需要一套合适的标注体系和高度一致性的标注工作。 5. 中文电子病历特点：中文电子病历的复杂性和多样性给信息抽取带来挑战，需要定制化的处理方法。 6. 标注规范：在医生的专业指导下制定的标注规范确保了标注的准确性，是语料库质量的重要保障。 7. 一致性评估：通过一致性指标（如命名实体标注一致性0.922，实体关系标注一致性0.895），可以评估语料库的质量和可靠性。 8. 应用价值：这个语料库对于临床决策支持、循证医学和个性化医疗有重大意义，能够推动医疗领域的数据分析和智能化发展。 9. 研究方法：作者们通过文献调研、系统设计、医生参与标注等方式，展示了构建此类语料库的完整过程。 10. 引用格式：文章提供了中文和英文的引用格式，便于其他研究者引用和参考。 这些知识点不仅涵盖了电子病历处理的基础技术，还揭示了医学信息处理中的关键问题和解决方案，对于医疗大数据的研究和应用具有深远的影响。