电子病历中命名实体的智能识别

• 作者: 叶枫 周根贵 李昊旻 李莹 陈莺莺
• 来源期刊: 中国生物医学工程学报
• 学科: 医学
• 关键词: 电子病历 命名实体识别 机器学习 条件随机场
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 256-262
• 分类号: R318
• 字数: 6257字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-8021.2011.02.014

摘要

电子病历中命名实体的识别对于构建和挖掘大型临床数据库以服务于临床决策具有重要意义,而我国目前对此的研究相对较少.在比较现有的实体识别方法和模型后,采用条件随机场模型(CRF)机器学习的方法,对疾病、临床症状、手术操作3类中文病历中常见的命名实体进行智能识别.首先,通过分析电子病历的数据特征,选择以语言符号、词性、构词特征、词边界、上下文为特征集.然后,基于随机抽取的来自临床医院多个科室的电子病历数据,构建小规模语料库并进行标注.最后,利用条件随机场算法执行工具CRF++进行3次对照实验.通过逐步分析特征集中的多种特征对CRF自动识别的影响,提出在中文病历环境下CRF特征选择和模板设计的一些基本规则.在对照实验中,本方法取得了良好效果,3类实体的最佳F值分别达到了92.67%,93.76%和95.06%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶枫	浙江工业大学经贸管理学院	50	319	10.0	15.0
2	李莹	浙江大学生物医学工程与仪器科学学院	46	1420	16.0	37.0
3	周根贵	浙江工业大学经贸管理学院	138	2528	28.0	44.0
4	陈莺莺	浙江工业大学经贸管理学院	1	74	1.0	1.0
5	李昊旻	浙江大学生物医学工程与仪器科学学院	14	157	6.0	12.0