如何快速实现医学文本的结构化？

发布时间：2020-07-10 作者：未知

　医生每天面对众多的医学文本的医生，总有看不完的病历，写不完的诊断报告，那么如何快速实现医学文本的结构化呢？腾佑AI人工智能推荐百度医学文本结构化，我们来看详细介绍：

　　百度医学文本结构化：把医学文本的自然语言表达进行可检索、可分析、可计算的结构化数据转化。主要开展病历文本清洗、医学实体标注、实体属性分析、信息定向抽取、病历结构化、医学文本要素分析、专病深度结构化，多在临床科研、医院数据智能管理、公共卫生大数据、智能随访、医学数字出版等场景下应用。

　　医学文本结构化的优势：

　　1，多层级方案抽取

　　一整套医学文本数据处理方案从粗到细、从通用到定制，信息抽取的需求可满足不同的颗粒度。

　　2，精细化要素提取

　　细粒度抽取和分析医学实体及属性，医学概念表达的准确理解。

　　3，标准化归一映射

　　国际通用的映射术语体系，有利于跨系统操作。

　　4，可定制抽取字段

　　对特定需求可预定义schema，自动抽取大段病历文档为粒度精细的结构化信息表格。

　　5，智能化技术框架

　　为解决基于词表泛化的问题引入多种深度学习算法。

　　6，多样化语料支持

　　可有效识别搜索query、医疗文献、电子病历、医患对话、专业术语及口语化表达等。

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