4、医疗文本与图像的处理：应用、方法及挑战

医疗文本与图像的处理：应用、方法及挑战

1. 引言

在当今时代，电子医疗记录（EMR）已成为医疗分析和决策的关键资源。通过Google Scholar搜索发现，自1974年以来，有超过2000篇关于图像和文本处理的文章，其中1953篇更为相关。文章的年度分布显示该领域研究呈渐进式发展，同时也凸显了其在研究和实际市场中的必要性。

知名出版商如Elsevier、Springer、Wiley和IEEE发表了四分之一的精选文章，且该领域有超过55本相关书籍，表明其发展良好且成熟。尽管文章众多，但该领域仍面临诸多挑战，如患者护理与有效治疗、医疗诊断、管理以及研发等方面。

医学领域的数据主要分为结构化和非结构化数据。结构化数据通常为标称或数值型，可用于数学或关系运算；而文本和图像属于非结构化数据，需要通过特征提取转换为结构化数据。研究中使用最多的数据类型依次为图像、结构化数据和文本，这与数据集本身及其重要性有关。同时，医院数据库中超过80%的数据为非结构化数据。

机器学习（ML）算法主要用于学习和预测事件、分类数据以及挖掘数据背后的知识。超过830篇文章使用了各种ML算法和人工智能技术进行医疗数据处理，其中深度学习是最常用的算法。此外，图算法常用于网络数据，自然语言处理（NLP）用于处理处方或社交媒体评论等文本。

文章的主题分布显示，遗传、精神和药物领域是研究最多的主题。同时，隐私保护是医疗数据处理中的重要问题，因为患者可能会因担心记录被用于其他分析和可能的全球发布而影响治疗。

非结构化数据处理是一个复杂且耗时的操作，通常包括以下步骤：
1. 数据收集 ：从纸质或电子记录中收集非结构化