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非结构化电子病历中信息抽取的定制化方法
被引量：
22
1
作者
包小源
黄婉晶
+3 位作者
张凯
金梦
李岩
牛承志
《北京大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期256-263,共8页
目的:电子病历数据中的主诉、现病史、既往史、鉴别诊断、影像诊断、手术记录等主体内主要采用中文自然语言文字描述,是临床医生实际诊疗细节的具体体现,包含了诊疗细节的大量、丰富信息。本研究目的在于建立一种从中进行有效信息提取...
目的:电子病历数据中的主诉、现病史、既往史、鉴别诊断、影像诊断、手术记录等主体内主要采用中文自然语言文字描述,是临床医生实际诊疗细节的具体体现,包含了诊疗细节的大量、丰富信息。本研究目的在于建立一种从中进行有效信息提取并组织成可分析利用的形式,供目前医学数据处理、医学研究之用。方法:基于医院的真实电子病历数据,设计定制化的基于规则学习及信息抽取方法,采用三个步骤实现中文信息的抽取:(1)抽样标注,随机抽取600份电子病历的病史信息(包括现病史、既往史、个人史、家族史等),采用本研究开发的标注平台,对其中需要抽取的信息(以糖尿病史为实例)进行标注;(2)根据标注结果,进行抽取模版归纳,并将抽取模版进行重写,生成可以直接用于抽取的Perl语言正则表达式抽取规则,并利用这些规则进行实际信息抽取;(3)对抽取结果进行人工验证与自动化验证相结合的方法,对方法的有效性进行验证。结果:所设计方法已在国家医疗数据中心平台上实现,并针对糖尿病病史抽取在医院进行了单个科室的现场验证,2015年1 436份糖尿病患者病历的病史抽取结果为召回率87.6%、准确率99.5%、F分数(F-Score)0.93;全体糖尿病患者10%抽样病历共1 223份的抽取结果为召回率89.2%、准确率99.2%、F-Score 0.94,效果较好。结论:主要采用自然语言处理与基于规则的信息抽取相结合的方法,设计并实现了从非结构化的中文电子病历文本数据中抽取定制化信息的算法,与已有工作比对效果较好。
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关键词
病案系统
计算机化
信息获取
糖尿病
病史记录
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职称材料
题名
非结构化电子病历中信息抽取的定制化方法
被引量：
22
1
作者
包小源
黄婉晶
张凯
金梦
李岩
牛承志
机构
北京大学医学信息学
中心
国家医疗服务数据中心
北京大学数学科学学院
北京大学基础医学院
北京大学医学部医院管理处
郑州大学第一附属医院信息处
出处
《北京大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第2期256-263,共8页
基金
北京大学医学-信息科学交叉学科种子基金项目(BMU20140434)资助~~
文摘
目的:电子病历数据中的主诉、现病史、既往史、鉴别诊断、影像诊断、手术记录等主体内主要采用中文自然语言文字描述,是临床医生实际诊疗细节的具体体现,包含了诊疗细节的大量、丰富信息。本研究目的在于建立一种从中进行有效信息提取并组织成可分析利用的形式,供目前医学数据处理、医学研究之用。方法:基于医院的真实电子病历数据,设计定制化的基于规则学习及信息抽取方法,采用三个步骤实现中文信息的抽取:(1)抽样标注,随机抽取600份电子病历的病史信息(包括现病史、既往史、个人史、家族史等),采用本研究开发的标注平台,对其中需要抽取的信息(以糖尿病史为实例)进行标注;(2)根据标注结果,进行抽取模版归纳,并将抽取模版进行重写,生成可以直接用于抽取的Perl语言正则表达式抽取规则,并利用这些规则进行实际信息抽取;(3)对抽取结果进行人工验证与自动化验证相结合的方法,对方法的有效性进行验证。结果:所设计方法已在国家医疗数据中心平台上实现,并针对糖尿病病史抽取在医院进行了单个科室的现场验证,2015年1 436份糖尿病患者病历的病史抽取结果为召回率87.6%、准确率99.5%、F分数(F-Score)0.93;全体糖尿病患者10%抽样病历共1 223份的抽取结果为召回率89.2%、准确率99.2%、F-Score 0.94,效果较好。结论:主要采用自然语言处理与基于规则的信息抽取相结合的方法,设计并实现了从非结构化的中文电子病历文本数据中抽取定制化信息的算法,与已有工作比对效果较好。
关键词
病案系统
计算机化
信息获取
糖尿病
病史记录
Keywords
Medical records systems,computerized
Access to Information
Diabetes mellitus
Medical history taking
分类号
R319 [医药卫生—基础医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非结构化电子病历中信息抽取的定制化方法
包小源
黄婉晶
张凯
金梦
李岩
牛承志
《北京大学学报（医学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2018
22
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职称材料
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参考文献
引证文献
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