中文电子病历命名实体识别关键技术与应用

随着信息技术的飞速发展，中国的医疗领域正经历着深刻的变革，政府政策的推动促使电子病历系统等医学信息系统得以广泛应用，这不仅极大地提升了医疗服务效率，也产生了海量的医疗数据，其中电子病历作为关键的临床信息载体，其内容的智能化处理和分析对于医疗决策支持、疾病管理以及科研工作具有重要意义。 中文电子病历命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是处理这类信息的重要手段，它旨在从文本中自动识别出具有特定意义的实体，如疾病名称、药物名、检查项目、诊断结果等。这篇硕士学位论文深入探讨了中文电子病历的命名实体识别问题，作者曲春燕在哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院在关毅教授的指导下进行了研究。 论文首先对已有的命名实体识别标准进行了借鉴，如I2B2 2010年的定义，明确了电子病历中可能涉及的各种实体类型和修饰类型。然后，作者根据专业医生的经验和临床实践，制定了详细的中文电子病历命名实体标注规范，确保了标注的一致性和准确性。研究过程中，通过对大量中文电子病历数据的收集、分析和标注，构建了一套完整的命名实体标注方案，包括预标注和正式标注两个阶段，以提高识别的效率和质量。 预标注阶段通常是对大量原始数据初步进行标注，为后续的正式标注提供基础，而正式标注则是在预标注的基础上进行细致修正和完善，确保每个实体被正确无误地识别。此外，论文还可能探讨了命名实体识别的具体方法，比如使用条件随机场（Conditional Random Fields, CRF）等机器学习模型进行实体识别，因为CRF在序列标注任务中表现出色，能够捕捉到实体之间的上下文信息。 论文的最终目标是开发出一个高效、准确的中文电子病历命名实体识别系统，这不仅可以提升电子病历的利用价值，还能为医疗人员提供智能化工具，帮助他们更快速、准确地理解和处理患者的医疗记录。同时，研究成果对于医疗领域的大数据分析、知识挖掘和人工智能技术的发展都有着积极的推动作用。 这篇论文通过对中文电子病历命名实体识别的关键技术和实践进行深入研究，为推动中国医疗信息化进程中的信息处理能力提升做出了贡献，是医疗信息领域值得参考的文献。