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医学文本结构化
将自然语言表达的医学文本转化为可检索、可分析、可计算的结构化数据
方案介绍
方案架构
应用场景
特色优势
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方案介绍
病历文本清洗
将原始文本病历处理为以章节为单位、字段命名统一的标准病历形式
医学实体标注
自动识别文本中的医学实体并分类,如症状、体征、疾病、操作等实体,并将不规范表达归一到医疗标准属于集合
实体属性分析
抽取诸如症状的持续时间、阴阳性、疾病的诊断确定性等特征,更准确理解医学概念
信息定向抽取
根据特定的研究需求,从病历中按预设schema抽取结构化信息表格
方案架构
方案简介及产品构成
对原始病历文本数据通过采集、清洗、语义识别等处理,实现多层级、不同颗粒度的结构化信息抽取
病历结构化
对原始文本病历进行清洗、脱敏、去噪等处理,形成形式统一的、章节颗粒度的结构化病历数据
医学文本要素分析
分析和抽取医疗query、病历文本、医学文献中的医学实体及相关属性
专病深度结构化
根据专病特点和研究需求定制schema,依据预定义的schema对文本病历实现精细颗粒度信息
应用场景
临床科研
医院数据智能管理
公共卫生大数据
智能随访
医学数字出版
临床科研
临床病历自动转化为CRF形式的数据表格,支持基于海量病历的真实世界研究
合作案例
敬请期待
特色优势
多层级抽取方案
从粗到细、从通用到定制的一整套医学文本数据处理方案,满足不同颗粒度的信息抽取需求
精细化要素提取
细粒度分析和抽取医学实体及属性,准确理解文本表达的医学概念
标准化归一映射
映射国际通行术语体系,便于跨系统的互操作
可定制抽取字段
根据特定需求预定义schema,将大段病历文档自动抽取为精细粒度的结构化信息表格
智能化技术框架
引入多种深度学习算法解决基于词表泛化的问题
多样化语料支持
电子病历、搜索query、医患对话、医疗文献,专业术语及口语化表达均可有效识别
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