32、NLP在电商与医疗行业的应用

pytorchlight8

于 2025-08-28 10:39:00 发布

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分类专栏： NLP实战指南：从理论到应用文章标签： NLP 电商医疗

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NLP在电商与医疗行业的应用

在当今数字化时代，自然语言处理（NLP）技术正深刻地改变着各个行业，尤其是电商和医疗领域。它为我们提供了更深入理解数据、优化决策以及提升用户体验的强大工具。

电商领域的NLP应用

在电商行业，全面了解产品需要结合用户评价和编辑评价。编辑评价通常由专家用户或领域专家提供，可靠性较高，可置于评价部分的顶部；而普通用户评价则能从所有用户的视角展现产品体验的真实情况。因此，将两者融合十分重要，可以通过在顶部混合展示并进行相应排序来实现。

电商推荐系统

产品推荐是电商的重要支柱之一。在电商中，产品推荐基于用户的购买偏好，如时尚达人、书籍爱好者、热门产品消费者等。这些偏好可以从用户在平台上的行为推断得出。例如，用户与一系列产品的交互（浏览、点击或购买）包含了有助于确定其下一个感兴趣产品的信息。可以通过基于邻域的方法，寻找在属性、购买历史、购买客户等方面相似的产品，并将其作为推荐提供给用户。

电商不仅有点击量、购买历史等数值数据，还有大量可用于产品推荐的文本数据。推荐算法可以结合产品的文本描述，以更好地理解产品，并提供在更细致属性上匹配的相似产品。例如，服装描述中提到的面料成分（如52%棉、48%聚酯纤维），在寻找相似服装时是重要的文本信息。

推荐引擎处理来自各种来源的信息，因此需要确保不同数据表的正确匹配以及各数据源信息的一致性。例如，在整理产品属性和产品交易历史信息时，要仔细检查信息的一致性。互补和替代数据可以反映数据质量，在处理多源数据时，应检查是否存在异常行为。

用户评价包含了关于产品的细致信息和意见，能够指导产品推荐。例如，用户对手机屏幕尺寸的反馈（如“我更喜欢更小的屏幕”），可以为筛选相关产品提供有力信号，使推荐更符合用户需求。

替代品与互补品案例研究

推荐系统基于“相似”产品的概念构建，这种相似性可以基于内容或用户画像来定义。在电商环境中，还有一种识别产品关系的方法，即通过用户评价来确定替代品和互补品。

互补品是通常一起购买的产品，而替代品则是相互替代的产品。尽管经济定义更为严格，但这些概念通常能反映产品购买的行为特征。由于个体用户行为差异较大，有时难以从单个用户行为推断产品间的关系，但综合来看，用户交互可以揭示产品间的替代和互补特性。

Julian McAuley提出了一种全面理解产品关系的框架，该框架在给定查询产品后，返回排名的替代品和互补品。

从评价中提取潜在属性时，由于明确提取属性可能存在表示限制，因此可以通过潜在向量表示来学习。每个产品都有相关评价，评价中可能涉及产品的各个方面。可以使用流行的主题模型（如LDA）对所有相关评价进行建模，得到产品的“主题向量”，它可以被视为产品的特征表示。

产品链接的任务是理解两个产品之间的关系。通过主题向量捕捉产品在潜在属性空间的内在特性，然后为产品对创建组合特征向量，并预测它们之间是否存在关系，这可以看作是一个二元分类问题。为了确保主题向量能够有效预测产品对之间的关系，可以联合解决获取主题向量和链接预测的目标，而不是依次进行。

这个案例研究表明，评价中包含的有用信息可以揭示产品间的各种关系。这种潜在表示比直接从评价中提取属性更具表达力，不仅对链接预测任务有效，还能揭示产品分类的有意义概念，有助于通过更好的产品链接和获取更相似的产品来进行更好的推荐。

医疗领域的NLP应用

医疗行业涵盖了用于治疗、预防、姑息和康复护理的商品（如药品和设备）和服务（如咨询或诊断测试）。在大多数发达经济体中，医疗保健占国内生产总值的很大一部分，通常超过10%。因此，自动化和优化这些流程和系统具有巨大的好处，而NLP技术在其中发挥着重要作用。

NLP在医疗中的广泛应用

医疗行业涉及大量非结构化文本，NLP可用于改善健康结果。其应用领域包括但不限于分析医疗记录、计费和确保药物安全。

健康和医疗记录 ：大部分健康和医疗数据以非结构化文本格式收集和存储，如医疗笔记、处方、音频转录以及病理和放射报告。这些数据难以搜索、组织、研究和理解，且缺乏标准化。NLP可以帮助医生更好地搜索和分析这些数据，甚至自动化一些工作流程，如构建自动问答系统以减少查找相关患者信息的时间。
患者优先级和计费 ：NLP技术可用于分析医生笔记，了解患者的状态和紧急程度，从而对各种健康程序和检查进行优先级排序，减少延误和行政错误，并实现流程自动化。同样，从非结构化笔记中解析和提取信息以识别医疗代码，有助于计费。
药物警戒 ：药物警戒旨在确保药物安全，包括收集、检测和监测药物不良反应。随着社交媒体的使用增加，更多药物副作用在社交媒体消息中被提及，监测和识别这些信息是解决方案的一部分。除了社交媒体，将NLP技术应用于医疗记录也有助于药物警戒。
临床决策支持系统 ：决策支持系统协助医疗人员做出医疗相关决策，包括筛查、诊断、治疗和监测。各种文本数据（如电子健康记录、实验室结果和手术笔记）可作为这些系统的输入，NLP用于改善决策支持系统。
健康助手 ：健康助手和聊天机器人可以结合NLP和专家系统，改善患者和护理人员的体验。例如，Woebot结合NLP和认知疗法，帮助患有精神疾病和抑郁症的患者保持积极心态；Buoy等系统可以评估患者症状，诊断潜在医疗问题，并根据诊断的紧急程度和严重性为患者预约相关医生。Infermedica等诊断框架可以通过聊天界面从用户那里获取症状信息，并提供可能疾病的列表及其概率。

电子健康记录相关应用

随着临床和医疗数据电子化存储的增加，医疗数据和个人记录急剧增长，导致医生和临床工作人员面临信息过载的问题，这进而导致更多错误、遗漏和延误，影响患者安全。NLP可以帮助管理这种过载并改善患者结果。

HARVEST系统 ：为了克服信息过载问题，哥伦比亚大学开发了HARVEST系统。该系统可以解析所有医疗数据，使其易于分析，并可置于任何医疗系统之上。与传统的临床信息系统（如纽约长老会医院的iNYP系统）相比，HARVEST提供了更直观的界面。它展示了患者每次就诊的时间线，并配有该时间段内重要医疗状况的词云。用户可以根据需要深入查看详细笔记和历史记录，每个报告都有摘要，方便用户快速了解患者的医疗历史。

所有与患者相关的历史观察数据（来自医生、护士、营养师等）都通过名为HealthTermFinder的命名实体识别器进行处理，该识别器找到所有与医疗保健相关的术语，并将其映射到统一医学语言系统（UMLS）语义组。这些术语在词云中可视化，词云权重由TF-IDF确定，字体大小表示患者所患各种疾病的程度和频率。这种可视化模式有助于识别和探索可能被忽视的问题。

一项研究表明，超过75%的纽约长老会医院的医疗从业者表示将来肯定会定期使用HARVEST系统，其余从业者也表现出一定的使用倾向。HARVEST系统能够以更有效和易于理解的方式展示患者的医疗历史，有助于医疗专业人员找出根本问题，避免仅治疗症状或出现有偏差的误诊。

医疗问答系统 ：为了进一步提升用户体验，可以在医疗记录的基础上构建问答（QA）系统。医疗领域的问答问题包括患者所需特定药物的剂量、特定药物用于治疗的疾病、医疗测试的结果等。

构建医疗领域的QA系统的关键在于创建合适的数据集。以emrQA数据集为例，它由IBM研究中心、麻省理工学院和伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校联合创建。创建此类数据集的一般框架包括：
1. 收集特定领域的问题并进行归一化处理。例如，关于患者治疗的问题可能有多种表述方式，需要将它们归一化为相同的逻辑形式。
2. 将问题模板与专家领域知识进行映射，并为其分配逻辑形式。问题模板是抽象的问题，例如“药物的剂量是多少？”这样的模板可以映射到具体问题“硝酸甘油的剂量是多少？”，该问题期望得到剂量作为响应。
3. 利用现有注释和前两步收集的信息创建一系列问答对。这里，已经可用的信息（如命名实体标签和与逻辑形式相关的答案类型）用于引导数据创建，减少了手动创建QA数据集的工作量。

对于emrQA数据集，具体过程包括向退伍军人管理局的医生收集典型问题，得到2000多个嘈杂的模板，然后将其归一化为约600个。这些典型问题随后与i2b2数据集进行逻辑映射，i2b2数据集已经被专家注释了一系列细粒度信息，如药物概念、关系、断言、共指解析等。通过逻辑映射和现有注释，从这些数据集中生成问答对。整个过程由一组医生密切监督，以确保数据集的质量。

为了构建基线QA系统，使用了神经序列到序列模型和基于启发式的模型。在评估这些模型时，将数据集分为emrQL - 1和emrQL - 2两组。emrQL - 1在测试和训练数据中的词汇多样性更高，启发式模型在emrQL - 1上表现更好，而神经模型在emrQL - 2上表现更好。

健康结果预测 ：利用健康记录预测健康结果是一个更前沿的应用。健康结果包括患者恢复的速度和完全程度，对于衡量不同治疗方法的效果也很重要。这项工作由谷歌AI、斯坦福医学和加州大学旧金山分校联合开展。

使用电子健康记录进行可扩展和准确的深度学习时，需要确保模型和系统既具有可扩展性又具有高度准确性。由于医疗保健的输入数据来源多样，不同医院或部门收集的数据可能不同，因此系统应易于针对不同结果或不同医院进行训练。同时，准确性也至关重要，因为在医疗行业，人们的生命依赖于这些预测。

电子健康记录看似简单，但实际上存在很多细微差别和复杂性。例如，体温的测量方式（如通过舌头、额头或其他身体部位）可能导致不同的诊断结果。为了处理这些情况，创建了开放的快速医疗互操作性资源（FHIR）标准，该标准使用标准化格式和唯一定位器来确保数据的一致性和可靠性。

一旦数据格式一致，就将其输入基于循环神经网络（RNN）的模型中。将所有历史数据从记录开始到结束依次输入，输出变量是要预测的健康结果。

该模型在一系列健康结果上进行了评估，在预测患者是否会在医院停留更长时间方面，AUC（曲线下面积）得分达到0.86；在预测意外再入院方面，AUC得分达到0.77；在预测患者死亡率方面，AUC得分达到0.95。AUC得分是一种常用的评估指标，它衡量了模型在所有潜在诊断阈值下的整体性能，而不是在特定阈值下的性能。得分1.0表示完美准确，0.5表示随机猜测。

在医疗领域，模型的可解释性很重要，即模型应该能够指出为什么给出特定的预测结果。为了实现这一点，使用了深度学习中的注意力机制来理解哪些数据点和事件对结果最为重要。

综上所述，NLP技术在电商和医疗行业都有着广泛而深入的应用，为这两个行业带来了巨大的变革和发展机遇。在电商领域，它通过优化产品推荐和理解产品关系，提升了用户购物体验和销售效率；在医疗领域，它帮助管理海量医疗数据、改善决策支持和预测健康结果，为提高医疗质量和保障患者安全发挥了重要作用。随着技术的不断发展，NLP有望在更多领域展现其强大的价值。

NLP在电商与医疗行业的应用

NLP技术应用对比与未来展望

电商与医疗行业NLP应用对比

从这个表格可以看出，虽然两个行业都在使用NLP技术，但由于行业特点和需求的不同，应用的重点和方式存在明显差异。

未来发展趋势

随着NLP技术的不断进步和各行业对其应用的深入探索，未来NLP在电商和医疗行业可能会有以下发展趋势：

更精准的个性化服务 ：在电商领域，NLP将能够更深入地理解用户的偏好和需求，提供更加个性化的产品推荐。在医疗行业，根据患者的个人健康记录和基因信息，为其提供定制化的医疗方案和健康建议。
跨领域融合应用 ：电商和医疗行业可能会出现更多的跨领域合作。例如，电商平台可以与医疗健康机构合作，根据用户的健康状况推荐适合的健康产品。同时，医疗数据也可以为电商营销提供更精准的用户画像。
增强的可解释性和透明度 ：随着人们对数据安全和隐私的关注度不断提高，未来NLP模型需要更加透明和可解释。在医疗行业，医生和患者需要清楚地了解模型的决策依据，以便更好地信任和应用这些技术。
实时处理和反馈 ：在电商交易和医疗诊断过程中，实时处理和反馈将变得越来越重要。NLP技术将能够更快地分析数据，提供即时的决策支持和建议。

总结与启示

NLP技术在电商和医疗行业的应用已经取得了显著的成果，为这两个行业带来了巨大的变革和发展机遇。通过在电商领域优化产品推荐和理解产品关系，以及在医疗领域管理海量医疗数据、改善决策支持和预测健康结果，NLP技术提升了用户体验、提高了工作效率、保障了患者安全。

对于企业和从业者来说，应该积极拥抱NLP技术，不断探索其在自身行业的应用潜力。同时，也要关注技术发展带来的挑战，如数据安全、隐私保护和模型可解释性等问题。只有在充分利用技术优势的同时，解决好这些问题，才能实现行业的可持续发展。

对于研究人员来说，未来需要进一步深入研究NLP技术，提高模型的性能和可解释性，开发更加适合各行业需求的算法和工具。同时，加强跨学科合作，结合领域知识，推动NLP技术在更多领域的应用。

下面是一个简单的mermaid流程图，展示了NLP在电商和医疗行业应用的整体流程：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px;
    A(NLP技术):::process --> B(电商行业):::process
    A --> C(医疗行业):::process
    B --> B1(产品推荐):::process
    B --> B2(替代品与互补品识别):::process
    C --> C1(医疗记录分析):::process
    C --> C2(计费):::process
    C --> C3(药物警戒):::process
    C --> C4(决策支持):::process
    C --> C5(健康助手):::process

总之，NLP技术在电商和医疗行业的应用前景广阔，未来将继续发挥重要作用，推动这两个行业不断向前发展。我们期待着在不久的将来，看到更多基于NLP技术的创新应用和解决方案。