30、自然语言处理在医疗保健中的应用与深度学习方法

自然语言处理在医疗保健中的应用与深度学习方法

数据预处理技术的应用

临床自然语言处理（NLP）借助数据预处理技术，能够从电子健康记录（EHRs）、病理报告和护理报告等多种途径收集初始数据集。这些技术有助于改善 EHRs、降低风险，并在医疗保健中进行临床预测分析。例如，社交媒体文本可用于分析个人的情绪、情感和焦虑水平。

EHR 系统使自动化文档分类成为临床预测分析的重要研究领域。研究人员使用词袋表示法，直接从非结构化文本内容中识别和规范化词汇变体，作为临床特征表示的基线。Chen 等人的研究基于信息检索、命名实体识别（NER）、基于文献的发现和问答，以应对 COVID - 19 大流行带来的紧迫需求。他们对收集的数据块进行预处理时，应用了词干提取和词形还原技术，将每个单词转换为其基本形式或词根形式，并利用特定领域的同义词词典。

在问答方面，他们将问答引擎分为三组。第一步，大小写折叠、词形还原和停用词去除技术有助于简化句子，使复杂冗长的句子变得更简洁明了。利用这些技术，结合 NER 可以解决许多临床问题。当与预处理技术结合并在模型上进行训练时，收集的数据可以预测 EHRs 中记录的早期症状，如 COVID - 19 的症状与嗅觉丧失、发烧和寒战密切相关。

Samuel 等人在基于 COVID - 19 公众情绪分析对推文进行分类的研究中，使用了不同的预处理技术，如停用词去除、分词、词性标注、词干提取和词形还原。这些技术有助于提高模型的准确性和效率，因为冗余词会剥夺数据分析和预测的潜在机会。

医疗保健中自然语言处理的层次

医疗保健中 NLP 一般遵循以下步骤及其应用：
1. 词法分析