基于自然语言问题的电子病历分析工具—QReport

• 作者: 刘旭利 刘珉 夏宇航 孙程琳 殷亦超 阮彤 高炬
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 电子病历 统计分析问答 图数据库 上下文无关文法
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 第二十三届全国信息检索学术会议(CCIR 2017)论文选登
• 页码范围: 23-33
• 页数: 11页
• 分类号: TP391
• 字数: 8109字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2018.01.003

摘要

为提高诊疗水平,临床医生在临床科研工作中,经常要对临床电子病历(Electronic Medical Record,EMR)数据进行各种统计分析.这项工作传统上由医疗信息人员协助,通过不断写SQL或是构建独立的联机事务分析系统完成.对于医生来说,使用EMR进行统计分析的门槛很高.为了降低医生使用EMR的门槛,文章提出了基于自然语言问题的电子病历分析工具—QReport,临床医生输入临床症-治-效相关的各种统计问题,QReport能够自动展现相应的图表.文中使用的症-治-效统计问题集使用专家调查法(Delphi method)向临床医生收集,对于统计自然语言问题,首先对其进行分词、抽取链接和文法解析得到问题解析树,之后生成问题语义图,并翻译为图查询语句在EMR知识库中检索.结果表明,该文法能够覆盖医学期刊中92.26％的统计类问题模式,且文法解析正确率为94.0％,用户主观满意度中位数为3.5(1-5).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高炬		30	223	8.0	14.0
2	阮彤	华东理工大学计算机科学与技术系	37	200	7.0	12.0
3	殷亦超		8	35	5.0	5.0
4	夏宇航	华东理工大学计算机科学与技术系	2	14	2.0	2.0
5	刘珉		8	30	4.0	5.0
6	孙程琳	华东理工大学计算机科学与技术系	3	83	3.0	3.0
7	刘旭利	华东理工大学计算机科学与技术系	1	7	1.0	1.0