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如何快速实现医学文本的结构化?

发布时间:2020-07-10 15:33 作者:腾佑科技-AI编辑

简述:医生每天面对众多的医学文本的医生,总有看不完的病历,写不完的诊断报告,那么如何快速实现医学文本的结构化呢?

    医生每天面对众多的医学文本的医生,总有看不完的病历,写不完的诊断报告,那么如何快速实现医学文本的结构化呢?腾佑AI人工智能推荐百度医学文本结构化,我们来看详细介绍:
 
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  百度医学文本结构化:把医学文本的自然语言表达进行可检索、可分析、可计算的结构化数据转化。主要开展病历文本清洗、医学实体标注、实体属性分析、信息定向抽取、病历结构化、医学文本要素分析、专病深度结构化,多在临床科研、医院数据智能管理、公共卫生大数据、智能随访、医学数字出版等场景下应用。
  医学文本结构化的优势:
  1,多层级方案抽取
  一整套医学文本数据处理方案从粗到细、从通用到定制,信息抽取的需求可满足不同的颗粒度。
  2,精细化要素提取
  细粒度抽取和分析医学实体及属性,医学概念表达的准确理解。
  3,标准化归一映射
  国际通用的映射术语体系,有利于跨系统操作。
  4,可定制抽取字段
  对特定需求可预定义schema,自动抽取大段病历文档为粒度精细的结构化信息表格。
  5,智能化技术框架
  为解决基于词表泛化的问题引入多种深度学习算法。
  6,多样化语料支持
  可有效识别搜索query、医疗文献、电子病历、医患对话、专业术语及口语化表达等。
 
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        关于百度医学文本结构化就介绍到这里,更多百度文字识别相关内容,腾佑AI人工智能持续分享中
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