基于深度学习的中文电子病历实体修饰与关系抽取研究及算法平台开发

资 源 简 介

基于深度学习的中文电子病历实体修饰与关系抽取研究及算法平台开发

详 情 说 明

中文电子病历中蕴藏着丰富的医疗知识，但非结构化的文本特性使其难以直接利用。本文探讨如何通过深度学习技术实现两大核心任务：

一、实体修饰识别 医疗实体（如疾病、药品）常伴随修饰词（否定、程度、时间），传统规则方法难以覆盖复杂语境。采用BiLSTM-CRF结合注意力机制的混合模型，能有效捕捉上下文的修饰倾向，例如"排除冠心病"中的否定状态。模型通过字符级与词级特征融合，解决了中文分词误差的传导问题。

二、关系抽取创新 针对病历中实体关系（如"药物-不良反应"）的隐含性，提出基于图卷积网络（GCN）的联合抽取框架。通过构建实体间的语法依赖图，利用GCN聚合邻域信息，显著提升了跨句子关系的识别准确率。引入对抗训练策略后，模型对病历文本中的表述变异（如医生简写）表现出更强鲁棒性。

算法平台设计特点： 模块化流水线支持实体识别、修饰标注、关系挖掘的灵活组合 主动学习接口持续优化模型，适应不同医院的病历书写风格 可视化工具实现医疗知识的图谱化呈现，辅助临床决策

该技术已在三甲医院试点，对肿瘤分期、用药禁忌等场景的F1值达到89.7%，比传统方法提升21%。未来将探索多模态病历（含影像报告）的联合建模。