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申博太阳城代理:技术创新助力AI更“懂医”

时间:2020/12/26 18:57:56   作者:   来源:   阅读:268   评论:0
内容摘要:对于医学领域的自然语言文献,例如医学教材、医学百科、临床病例、医学期刊、入院记录、检验报告等,这些文本中蕴含大量医学专业知识和医学术语。将实体识别技术与医学专业领域结合,利用机器读取医学文本,可以显著提高临床科研的效率和质量,并且可服务于下游子任务。但要想让机器“读懂”医学数据,...
对于医学领域的自然语言文献,例如医学教材、医学百科、临床病例、医学期刊、入院记录、检验报告等,这些文本中蕴含大量医学专业知识和医学术语。将实体识别技术与医学专业领域结合,利用机器读取医学文本,可以显著提高临床科研的效率和质量,并且可服务于下游子任务。但要想让机器“读懂”医学数据,核心在于让计算机在大量医学文本中准确的提取出关键信息,这就涉及到了命名实体识别、关系抽取等自然语言处理技术。

日前,腾讯天衍实验室获得了中文医学信息处理评测竞赛“中文医学文本命名实体识别”赛道冠军、“中文医学文本实体关系抽取”赛道亚军。

据了解,命名实体识别和关系抽取是信息抽取的两大核心任务。命名实体识别旨在抽取所需实体,以医疗领域为例,需要从非结构化医学文本中找出医学实体,如疾病、症状的过程;实体关系抽取则需要同时提取出医学实体及实体间的关系信息,即实体关系三元组。

在医疗领域,电子病历、生物医疗文献中存在大量的非结构化文本,采用信息抽取技术对医疗文本进行结构化,提取其中的疾病,症状,部位等实体,并对实体之间的关系进行判断,进而利用这些信息构建医疗知识图谱,不仅有利于人工智能更好地学到领域内的专业知识,更进一步提升导诊、辅诊、疾病预测等下游医疗任务的性能。

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