自由文本电子病历信息抽取技术探析

“自由文本电子病历信息抽取综述”探讨了如何从自由文本电子病历中提取关键信息，包括命名实体识别、实体修饰识别和实体关系抽取等方面的技术，旨在支持医院信息管理和后续分析。 电子病历是医疗保健系统中的重要组成部分，其中包含了丰富的患者健康状况和诊疗过程的数据。随着信息技术的发展，电子病历逐渐取代了传统的纸质记录，但这些记录往往以自由文本的形式存在，不便于机器自动处理。信息抽取技术应运而生，旨在从这些文本中提取结构化的信息，如患者姓名、疾病诊断、治疗方案等，以便进一步分析和利用。 在自由文本电子病历信息抽取的流程中，首先进行预处理，包括文本清洗、标准化和分词。接着，进行命名实体识别（NER），这是识别出具有特定意义的实体，如人名、疾病名称、药物等。实体修饰识别（EMR）则关注这些实体的属性，例如疾病的严重程度、药物的剂量。实体关系抽取（ER）则关注实体之间的联系，如病因与病症的关系、药物与治疗的关系。 近年来，研究者们提出了多种方法来实现这些任务，包括基于规则的方法、统计机器学习方法和深度学习方法。基于规则的方法依赖于专家制定的规则，准确度受制于规则的质量；统计机器学习方法如条件随机场（CRF）、支持向量机（SVM）等，需要大量标注数据训练；深度学习方法如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer模型，通过自动学习特征，通常能取得更好的效果。各种方法在不同的数据集上进行了验证，实验结果表明深度学习方法在多数情况下表现出更优的性能。 然而，当前的研究也存在挑战，如数据隐私保护、数据标注的高昂成本、模型的可解释性以及泛化能力。最近，预训练语言模型如BERT、RoBERTa等已经在信息抽取领域取得了显著进步，它们通过大规模无标注数据的预训练，提高了模型在小样本学习和跨领域适应上的能力。但这些模型对计算资源的需求较高，且可能在医疗领域的专业术语理解上存在不足。 国内在电子病历信息抽取领域的研究正快速发展，尽管面临着数据获取的困难和法规限制，但仍有许多研究团队在探索更适合中国医疗语境的解决方案。未来的研究趋势可能包括结合多模态信息（如图像、音频）、开发更高效的模型、提升模型的泛化性和解释性，以及在保护隐私的前提下推动跨机构、跨地域的医疗信息共享。 关键词：信息抽取；命名实体识别；实体修饰识别；实体关系抽取；电子病历 该综述文章对近年来的研究进行了详尽的总结，并提供了对未来研究方向的展望，对于从事医疗信息处理和自然语言处理的科研工作者具有很高的参考价值。