基于自然语言技术进行血管超声报告智能生成诊断提示的探索

目的:探索基于血管超声报告进行自然语言处理并智能生成诊断提示的方法。方法:对血管超声报告采用Bi-LSTM-CRF模型进行分词及命名实体识别,根据专家指南构建知识图谱,通过查询实体及关系属性,实现超声诊断的智能建议。结果:Bi-LSTM-CRF模型识别了4类实体,其识别准确度均在90%以上,单个报告的处理速度在毫秒量级,同时构建包括4类关系的知识图谱。结论:自然语言处理结合知识图谱可以用于血管超声报告的智能诊断提示生成。