python在医学研究中的运用,python对医学专业的作用

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图2 医学知识库与词库结构关系

医学知识库的建设繁杂，但是对于医疗业务的可持续发展意义重大，所有基于知识库的工作成果，可以在任何时间任何地点无壁垒解读，持续的放大价值，推动医疗领域的发展。需要注意的是，医疗知识库处在不断的迭代完善过程中，我们在建设知识库的过程中，要充分考虑知识库的扩展性Python创意编程比赛作品——名侦探柯南：真相只有一个！。

2. 应用算法处理病历文本

应用算法处理病历文本的过程，包含以下几个部分。

医学实体标记（分词＋标注）首先，需要分离医学实体，这一步主要应用自然语言处理中的分词算法来实现，分词的算法有多种，每种算法有各自的优劣。我们在实际应用中在业务不同阶段使用了不同的算法，主要考量包括：一是算法的效果是否能达到我们的需要；二是算法底层数据结构是否可以实时更新、实时生效，因为我们无法一开始就建立一个非常完备的医学词库，实际应用时需要可以随时更新分词词库（内存＋外部词库），让更新的词项实时生效。然后，需要对医学实体做标注，这一步相对简单，如果是使用HMM分词，可以使用维特比算法标注，也可以依赖词库标注。

任何一个HMM都可以通过下列五元组来描述：param

obs:观测序列；aram states:隐状态；aram start_p:初始概率（隐状态）；param

trans_p:转移概率（隐状态）；param emit_p: 发射概率 （隐状态表现为显状态的概率）

这个例子可以用如下的HMM来描述：

states=('Rainy','Sunny')

observations=('walk','shop','clean')

start_probability={'Rainy':0.6,'Sunny':0.4}

transition_probability={

'Rainy':{'Rainy':0.7,'Sunny':0.3},

'Sunny':{'Rainy':0.4,'Sunny':0.6},

}

emission_probability={

'Rainy':{'walk':0.1,'shop':0.4,'clean':0.5},

'Sunny':{'walk':0.6,'shop':0.3,'clean':0.1},

}

求解最可能的隐状态序列是HMM的三个典型问题之一，通常用维特比算法解决。维特比算法就是求解HMM上的最短路径（-log(prob)，也即是最大概率）的算法。稍微用中文讲讲思路，很明显，第一天天晴还是下雨可以算出来：定义V[时间][今天天气]

=

概率，注意今天天气指的是，前几天的天气都确定下来了（概率最大）今天天气是X的概率，这里的概率就是一个累乘的概率了。因为第一天我的