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基于实体识别的医嘱复合词标准化方法的应用研究
1
作者
车贺宾
何昆仑
+7 位作者
吴欢
陈媛媛
王万玲
胡可云
王飞
刘立永
杨冰晴
曹强
《中国数字医学》
2024年第9期44-49,共6页
目的:提高医嘱复合词数据清洗和数据标准化的效率。方法:收集2015年―2021年在解放军总医院急救患者的住院医嘱数据,共计22809人,27096例次。以知识库为基础,利用分级词典将医嘱复合词拆解为不同层级的实体,基于语义重组算法对实体进行...
目的:提高医嘱复合词数据清洗和数据标准化的效率。方法:收集2015年―2021年在解放军总医院急救患者的住院医嘱数据,共计22809人,27096例次。以知识库为基础,利用分级词典将医嘱复合词拆解为不同层级的实体,基于语义重组算法对实体进行笛卡尔积重组,重组结果做标准化处理,最终辅以临床医学专家对标准化处理结果人工校验。结果:针对医嘱复合词,如检查和手术类医嘱的标准化效果良好。结论:本方法提高了医嘱复合词标准化的准确率,节省了数据治理的时间。
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关键词
实体识别
医嘱复合词
标准化方法
语义重组
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职称材料
题名
基于实体识别的医嘱复合词标准化方法的应用研究
1
作者
车贺宾
何昆仑
吴欢
陈媛媛
王万玲
胡可云
王飞
刘立永
杨冰晴
曹强
机构
中国人民解放军总医院医学创新研究部
北京嘉和海森健康科技有限公司
出处
《中国数字医学》
2024年第9期44-49,共6页
基金
科技创新2030―“新一代人工智能”重大项目-医院多源异构数据治理与分析关键技术研究(2021ZD0140406)。
文摘
目的:提高医嘱复合词数据清洗和数据标准化的效率。方法:收集2015年―2021年在解放军总医院急救患者的住院医嘱数据,共计22809人,27096例次。以知识库为基础,利用分级词典将医嘱复合词拆解为不同层级的实体,基于语义重组算法对实体进行笛卡尔积重组,重组结果做标准化处理,最终辅以临床医学专家对标准化处理结果人工校验。结果:针对医嘱复合词,如检查和手术类医嘱的标准化效果良好。结论:本方法提高了医嘱复合词标准化的准确率,节省了数据治理的时间。
关键词
实体识别
医嘱复合词
标准化方法
语义重组
Keywords
Entity recognition
Medical advice compound words
Standardized methods
Semantic recombination
分类号
R197.3 [医药卫生—卫生事业管理]
R319 [医药卫生—基础医学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于实体识别的医嘱复合词标准化方法的应用研究
车贺宾
何昆仑
吴欢
陈媛媛
王万玲
胡可云
王飞
刘立永
杨冰晴
曹强
《中国数字医学》
2024
0
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