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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
方案构成
基于医学文本的结构化方案,可处理病历、医学文献、医疗query等多类型文本,实现医学要素的识别、消歧和归一,以及可定制的深度结构化信息抽取
医学文本要素分析
分析和抽取医疗query或病历文档中的医学实体及相关属性,并进行消歧、标准化处理
专病病历结构化
从自然语言记录的病历文档中抽取重要信息,依据预定义的schema形成结构化信息表格,可根据专病特点定制schema
应用场景
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
医院数据智能管理
对集成平台的数据进行要素识别和标准化处理,支持基于标准化数据的检索以及数据分析应用
公共卫生大数据
解决区域健康医疗大数据平台建设中面临的结构化、标准化问题
智能随访
识别互联网医患问答中表达的疾病、症状、检查等医学概念,与院内数据整合形成全周期健康档案
医学数字出版
识别医学文献中的重要医学概念,成为医学知识库组织建设的基础
方案优势
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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