临床医学论文范文基于命名实体识别的医学病历自动生成研究与实现

摘要

近年来，“互联网+医疗”技术的迅速发展使医院的管理更加自动化、网络化，传统的手工纸质 病历正在被电子病历所代替。 电子病历能够更加快速的传送信息，使诊疗过程更加简单易于管理。 通过多年的发展， 电子病历已经在实际应用中被逐渐扩大化。 目前，虽然各大医院早已投入电子病 历系统的使用，但大多数情况下仍需医生一步一步的进行操作，甚至有时需要将手工病历录入系统， 没有真正有效的减少医生的工作量。特别是对于高年医生来说，繁琐的操作也会影响工作效率。因 此为了简化医生的医疗记录工作，本文对电子病历自动生成系统进行了研究。

本文所研究的电子病历自动生成系统是以命名实体识别技术为基础，提出基于神经网络的命名 实体识别方法 (BILSTM-CRF) 对所提取的症状及疾病等重要医疗数据进行模型训练，通过对比基 于词表示和字符级表示在 BILSTM-CRF 模型上的效果，选择了更适合医疗文本的命名实体识别的输 入表示方法；采用短文本分类的方法对未知的症状进行预测分类，预测其所属疾病类别。通过对比 textCNN 分类算法和 textRNN 分类算法的分类效果，探究两种分类算法在应用过程中的优缺点，选 择性能较优的分类算法在系统中进行实现。

接着介绍了病历模板的制定，总结了门诊病历里所包含的具体信息。通过分析大量的门诊病历 信息总结各层次之间的结构，创建电子病历模板。最后采用规则匹配的方法自动生成病历，实现了 医疗病历自动生成系统。

关键字： 电子病历，命名实体识别，神经网络，文本分类

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