面向临床决策支持系统的医疗文本分析模型
2023年电子技术应用第5期
黄琦麟1，蒋理2，罗义兰3，徐治强3，利节1
（1.重庆科技学院，重庆401331；2.重庆医科大学附属第一医院，重庆 400042； 3.重庆重科加速创业孵化器有限公司，重庆 402760）
摘要： 医疗文本的特征提取及分析在建设临床决策支持系统方面具有较大的实用价值。针对包含各种术语和缩写的原始医疗文本难以提取特征的情况，提出了一种基于BERT与Word2vec的医疗文本分析模型。该模型对医疗病历中关键医疗实体进行识别，基于知识建立权重评分机制，对医学文本进行语义分析。实验数据表明，模型在医疗文本特征提取方面具有一定优势，对高血压性脑出血病历的分析诊断性能良好，能有效应用于临床决策支持系统。
中圖分類號：TP183
文獻標志碼：A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.223231
中文引用格式： 黃琦麟，蔣理，羅義蘭，等. 面向臨床決策支持系統的醫療文本分析模型[J]. 電子技術應用，2023，49(5)：57-61.
英文引用格式： Huang Qilin，Jiang Li，Luo Yilan，et al. A medical text analysis model for clinical decision support systems[J]. Application of Electronic Technique，2023，49(5)：57-61.
文獻標志碼：A
DOI: 10.16157/j.issn.0258-7998.223231
中文引用格式： 黃琦麟，蔣理，羅義蘭，等. 面向臨床決策支持系統的醫療文本分析模型[J]. 電子技術應用，2023，49(5)：57-61.
英文引用格式： Huang Qilin，Jiang Li，Luo Yilan，et al. A medical text analysis model for clinical decision support systems[J]. Application of Electronic Technique，2023，49(5)：57-61.
A medical text analysis model for clinical decision support systems
Huang Qilin1，Jiang Li2，Luo Yilan3，Xu Zhiqiang3，Li Jie1
(1.Chongqing University of Science and Technology， Chongqing 401331， China； 2.The First Affiliated Hospital of Chongqing Medical University， Chongqing 400042， China； 3.Chongqing Zhongke Accelerated Business Incubator Co.， Ltd.， Chongqing 402760， China)
Abstract： Feature extraction and analysis of medical text is of great practical value in building clinical decision support systems. A medical text analysis model based on BERT and Word2vec is proposed for the situation that raw medical texts containing various terms and abbreviations are difficult to extract features. The model extracts key medical entities from medical records and establishes a weight scoring mechanism based on knowledge for semantic analysis of medical texts. The experimental data show that the model has certain advantages in medical text feature extraction, good performance in the analysis and diagnosis of hypertensive intracerebral hemorrhage medical records, and can be effectively used in clinical decision support systems.
Key words : clinical decision support system；named entity recognition；feature extraction；semantic analysis
0 引言
臨床決策支持系統用于增強臨床醫生的復雜決策過程，代表了當今醫療保健的范式轉變。近年來，臨床決策支持系統已經廣泛應用于各個醫療場景，包括心理治療、分診、預測病灶等。
電子健康病歷的收集為建立先進的臨床決策支持系統提供了一個有效途徑，利用現有的醫療文本（如患病史、查體報告和輔助檢查報告）可以分析治療方案和醫療記錄文本之間的關系。在實際應用中，臨床決策制定的首要任務是從原始非結構化的醫療文本中提取有效語義特征并分析，以便制定完整的診斷性方案、手術治療方案、搶救性措施以及藥物治療方案等。
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作者信息：
黃琦麟1，蔣理2，羅義蘭3，徐治強3，利節1
（1.重慶科技學院，重慶401331；2.重慶醫科大學附屬第一醫院，重慶 400042；3.重慶重科加速創業孵化器有限公司，重慶 402760）
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