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基于Python的电子病历实体识别系统 毕业论文+项目源码及数据+英文论文
文章来源:www.biyezuopin.vip   发布者:毕业作品网站  

电子病历实体识别
目录
一、课题背景 3
二、中文电子病历命名实体和实体关系标注体系建立 5
2.1  命名实体分类 6
2.1.1  疾病(Disease) 6
.1.2 疾病诊断分类(Disease Type) 6
2.1.3症状(Symptom) 7
2.1.4检查(Test) 7
2.1.5治疗(Treatment) 7
2.2.1疾病和症状的修饰 8
2.2.2治疗的修饰 9
三、实体标注细节 9
3.1 疾病 DIS,DISEASE 9
3.2  症状 10
3.2.1患者向医生陈述的不适感觉(症状) SYM,SYMPTOM 10
3.2.2医生观察到的(体征)ST 10
3.3检查 TES,TEST 10
3.4  治疗 10
3.4.1药品 DRU,DRUG 11
3.4.2手术 SUR,SURGERY 11
3.4.3措施(非手术,非药品的治疗) PRE,precaution 11
3.5实体修饰词标注 11
3.5.1否认词(AT,,absent)标注: 11
3.5.2条件词(CL,conditional)标注: 11
3.5.3既往信息词(PT,past) 11
3.5.4时间标注统一标为 TE 12
3.5.5!!可能性词 12
3.5.6程度词标注 12
3.5.7解剖位置 12
3.5.8频率词 (FW,Frequency Word) 12
四、难点 13

通过分析电子病历, 医生针对患者的诊疗活动可以概括为: 通过检查手段(做什么检查) 发现疾病的表现 (什么症状), 给出诊断结论(什么疾病), 并基于诊断结论, 给出治疗措施(如何治疗)。 从这个过程可以看出, 医 疗活动主要涉及四类重要信息: 检查、症状、疾病和治疗。 这四类信息在 UMLS 中也具有明确对应的语义类型 定义。 中文病历中对患者症状和检查结果的描述占有相当大的比重, 因此在中文电子病历命名实体识别研究 中, 有必要把疾病和症状分开, 并且定义疾病和症状的之间关系。 中文电子病历命名实体识别主要研究以下 几类实体的识别: 第一类实体是疾病, 泛指导致患者处于非健康状态的原因(不包括不良生活习惯), 或者医生根据患者的 身体状况做出的诊断。 疾病是可以治愈或改善的。 第二类实体是疾病诊断分类, 一般紧跟一个具体的疾病,是疾病的一个具体分类,比如“高血压, 极高危组” 中的“极高危组”。 第三类实体是疾病的表现, 在本研究中称为症状, 泛指疾病导致的不适或异常感觉和显式表达的异常检 查结果。








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