基于BERT的医学影像报告语料库构建

大模型时代，任何行业，任何企业的数据治理未来将会以“语料库”的自动化构建为基石。因此这一系列精选的论文还是围绕在语料库的建设以及自动化的构建。

通读该系列的文章，犹如八仙过海，百花齐放。非结构的提取无外乎关注于非结构化的对象以及对象之间的关系，进而提炼为架构化的数据进行治理。目前优质的基座模型甚多，如何准备微调的语料库样本库（如何标注）以及如何设计标注的结构则十分关键，好的设计将使得微调过的模型能够快速学会自动化标注。

在医学诊断与治疗过程中，影像学扮演着至关重要的角色。无论是揭示肿瘤病变、追踪神经系统状况、评估心血管功能，还是解析肌肉骨骼问题，放射科医师通过解读复杂且非结构化的医学影像，为临床决策提供关键信息。这些信息通常以详尽的放射学报告形式呈现，但其自由叙事的特性使得它们在进行二次利用时，如回顾性分析或临床决策支持系统构建，面临着结构化转化的挑战。如今，这一难题正因一项创新研究而得到突破性进展，本篇论文将创建了“Corpus of Annotated Medical Imaging Reports（CAMIR）”的独特资源，首次将精细事件结构与概念标准化巧妙融合，革新了医学影像报告的处理方式。