基于医疗大数据平台的相似病历检索系统

目的基于自然语言处理技术,实现医疗大数据平台上病历库中的相似病历检索。方法对病历中的结构化部分,采用平台的索引检索技术;对非结构化的自然语言描述部分,基于构建的医学特征库,做特征提取、相似度计算,从而检索出相似病历。结果该系统可以检索出病历库中的相似病历,用户可以基于检索结果做辅助诊断或科研分析。结论通过对检索结果的判断,证明基于自然语言处理技术的相似病历检索系统是可行的,但是在提高精度方面还需后续的改善工作。

基于命名实体识别和图嵌入技术的脑血管疾病相似病历研究

针对脑血管疾病电子病历信息挖掘不够充分、现有电子病历检索模型不能够挖掘文本深层次语义关系等问题,本文提出的一种“NER和图嵌入技术”相似病历检索方法,首先,利用Bi-LSTM-ATT-CRF模型抽取疾病、症状、检查、治疗和身体部位5类实体;其次,以实体为点、实体共现关系为边,构建脑血管疾病实体网络;最后,通过Node2Vec算法进行图嵌入,通过网络随机游走挖掘电子病历的多度关系。该方法有效提升了医疗相似文本检测的效果。