【摘 要】
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【目的】研究针对非结构化临床电子病历的自然语言处理模型的构建和优化,并利用该模型对江西省医疗大数据平台中卒中病人的病历进行结构化数据提取。【方法】从江西省医疗大
【机 构】
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南昌大学附属第二医院临床医疗大数据研究中心,南昌大学医学部公共卫生学院,赫博特医疗信息科技有限公司,南昌大学第二附属医院科教处
【基金项目】
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江西省科技厅科技创新平台（20171BCD40024）,江西省科技厅一般项目（20171BBH80025）
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【目的】研究针对非结构化临床电子病历的自然语言处理模型的构建和优化,并利用该模型对江西省医疗大数据平台中卒中病人的病历进行结构化数据提取。【方法】从江西省医疗大数据平台中随机筛选500份2011-2016年的卒中病人入院记录,根据临床科研的实际需求构建了脑卒中专科病人的命名实体标注体系和命名实体标注语料库,利用该语料库构建基于CRF以及RUTA规则的命名实体抽取模型,并通过调整RUTA规则以及参数提升识别准确率。【结果】经五折交叉验证,该模型的医学命名实体的抽取准确率0.960,召回率0.916,Fsco
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