临床医疗知识抽取技术发展和方法研究

临床医疗知识抽取任务和技术发展 临床医疗知识抽取是指从大量的临床医疗文本中，自动地抽取有价值的信息和知识，并将其组织成结构化的形式，以便于医疗专业人员进行快速的参考和决策。该任务是医疗健康领域中的一个重要问题，旨在提高医疗服务的质量和效率。 临床医疗知识抽取任务可以分为四个子任务：临床医疗实体/属性识别、临床医疗实体关系抽取、临床医疗事件抽取和临床医疗决策树抽取。其中，临床医疗实体/属性识别是指从文本中识别出实体和其对应的属性，例如疾病、药物、症状等；临床医疗实体关系抽取是指从文本中抽取实体之间的关系，例如疾病和药物之间的相互作用关系；临床医疗事件抽取是指从文本中抽取事件，例如手术、药物治疗等；临床医疗决策树抽取是指从文本中抽取决策树，例如疾病的诊断和治疗过程。 在临床医疗知识抽取任务中，存在着多种技术和方法，例如基于规则的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。其中，基于深度学习的方法是当前最流行和有效的方法，例如基于神经网络的方法可以自动学习文本的表示和模式，从而实现知识抽取任务。 在CHIMA2023会议上，汤步洲教授就临床医疗知识抽取任务和技术发展进行了介绍和讨论。他介绍了临床医疗知识抽取任务的四个子任务，并讨论了当前的技术和方法。他还介绍了基于集合生成的多类型通用实体识别模型SetGNER，该模型可以同时处理多种类型的实体识别任务，例如疾病、药物、症状等，并且可以实现非自回归的并行生成。 SetGNER模型的总体框架包括三个部分：实体检测器、并行生成器和损失函数。其中，实体检测器用于检测潜在的实体头，并预测对应实体数量；并行生成器以所有检测到的实体头为初始序列，通过自适应BeamSearch生成得到目标实体集合；损失函数用于计算实体出现数量和实体部位分类的损失。该模型可以实现多任务联合学习，例如实体检测和实体关系抽取等。 临床医疗知识抽取任务和技术发展是医疗健康领域中的一个重要问题，旨在提高医疗服务的质量和效率。基于深度学习的方法是当前最流行和有效的方法，可以自动学习文本的表示和模式，从而实现知识抽取任务。SetGNER模型是当前一个流行的多类型通用实体识别模型，能够同时处理多种类型的实体识别任务，并且可以实现非自回归的并行生成。