33、NLP在医疗、金融与法律领域的应用

NLP在医疗、金融与法律领域的应用

1. 医疗领域应用

在医疗领域，NLP有着广泛的应用场景，涵盖了从心理健康监测到医疗信息提取与分析的多个方面。

1.1 心理健康监测

随着经济和科技的快速发展，人们的生活节奏不断加快，心理健康问题日益凸显。据估计，全球有超过7.9亿人受到心理健康相关问题的影响，每四个美国人中就有一人可能在一年内受到一种或多种心理健康状况的影响。社交媒体的广泛使用为监测个人和群体的情绪状态与心理平衡提供了新的途径。

一项研究聚焦于利用社交媒体识别有自杀风险的人群。研究选取了554名表示曾尝试自杀的用户，其中312人明确提及最近一次自杀尝试。研究仅分析公开的Twitter数据，不包括私信和已删除的帖子。对每个用户的推文从以下几个角度进行分析：
- 用户关于自杀尝试的陈述是否真实？
- 用户是否在谈论自己的自杀尝试？
- 自杀尝试能否在时间上定位？

分析数据的步骤如下：
1. 预处理 ：由于Twitter数据通常存在噪声，首先对其进行归一化和清理。将URL和用户名用统一的标记表示。
2. 字符模型 ：使用基于字符n - gram的模型，随后进行逻辑回归，对各种推文进行分类。通过10折交叉验证来衡量性能。
3. 情绪状态 ：利用主题标签创建数据集来估计推文中的情绪内容。例如，将所有包含#anger但不包含#sarcasm和#jk的推文归为一个情绪标签。没有情绪内容的推文则分类为无情绪。

这些模型在标记潜在自杀风险方面表现良好，能够识别出70%极有可能尝试自杀的人，误报率仅为10%。

1.2 医疗信息提取与分析

如果要基于健康记录构建应用程序，第一步通常是从中提取医疗实体和关系。医疗信息提取（IE）有助于从健康记录、放射学报告、出院小结、护理文档和医学教育文档中识别临床综合征、医疗状况、药物、剂量、强度和常见生物医学概念。可以使用云API和预构建模型来完成这一任务。

亚马逊Comprehend Medical ：它是AWS的Amazon Comprehend套件的一部分，可在云端执行关键短语提取、情感和语法分析、语言和实体识别等流行的NLP任务。以FHIR标准的健康记录作为输入，例如一个来自假设的Good Health Clinic的电子健康记录示例：

Good Health Clinic Consultation Note Robert Dolin MD Robert 
Dolin MD Good Health 
Clinic Henry Levin the 7th Robert Dolin MD History of 
Present Illness Henry  
Levin, the 7th is a 67 year old male referred for further 
asthma management. 
Onset of asthma in his twenties teens. He was hospitalized 
twice last year, and 
already twice this year. He has not been able to be weaned 
off steroids for the  
past several months. Past Medical History Asthma 
Hypertension (see HTN.cda for  
details) Osteoarthritis, right knee Medications Theodur 
200mg BID Proventil  
inhaler 2puffs QID PRN Prednisone 20mg qd HCTZ 25mg qd 
Theodur 200mg BID 
Proventil inhaler 2puffs QID PRN Prednisone 20mg qd HCTZ 
25mg qd

将其输入Comprehend Medical后，可以提取从诊所和医生详情到诊断和药物，以及它们的频率、剂量和途径等所有信息。如果需要，还可以将提取的信息与标准医学本体（如ICD - 10 - CM或RxNorm）进行关联。

BioBERT ：默认的BERT模型是在常规网络文本上训练的，与医学文本和记录有很大差异，这会影响其在医疗任务中的性能。为了构建更适合生物医学数据的模型，创建了BioBERT。它将BERT应用于生物医学文本以获得更好的性能。在领域适应阶段，使用标准BERT模型和预训练的生物医学文本（包括来自医学搜索引擎PubMed的文本）初始化模型权重。BioBERT可以在一系列特定的医疗问题上进行微调，如医学命名实体识别和关系提取，并且在医疗文本问答方面也有应用。它的性能明显优于BERT和其他最先进的技术，还可以根据医疗任务和数据集进行调整。

2. 金融与法律领域应用

金融和法律领域相互关联，NLP在这两个领域也有着重要的应用。

2.1 金融领域

金融是一个多元化的领域，涵盖从上市公司监测到投资银行交易流程的广泛范围。在金融框架、运营、报告和评估中集成和利用NLP，可以从以下三个角度看待金融：
- 组织视角 ：不同类型的组织有不同的需求和视角，包括私人公司、上市公司、非营利企业和政府组织。
- 行动 ：组织可以采取的行动包括资金分配和再分配、会计和审计（包括识别异常值以进行价值和风险调查）、优先级和资源规划以及遵守法律和政策规范。
- 金融背景 ：这些行动可以有各种背景，包括预测和预算、零售银行、投资银行、股票市场运营和加密货币运营。

ML和NLP有助于设计实时、周到、有计划的金融决策系统。英国银行家认为ML和NLP可以在提高运营效率和分析洞察力方面带来显著改善，同时在反欺诈和反洗钱方面也有望取得更好的效果。

NLP在金融领域有以下具体应用：
- 金融情绪分析 ：股票市场交易依赖于关于特定公司的信息，这些信息有助于决定是买入、持有还是卖出股票。分析可以基于公司的季度财务报告、分析师的评论或社交媒体。社交媒体分析有助于监测社交媒体帖子，指出潜在的交易机会。金融情绪分析与常规情绪分析不同，其目的是猜测市场对一条新闻的反应。FinBERT是为金融领域调整的BERT模型，它使用路透社的一部分金融新闻和Financial PhraseBank进行训练，在金融情绪分类方面表现出色，准确率达到0.97，F1值为0.95。
- 风险评估 ：信用风险通常通过个人的过去消费和贷款还款历史来计算，但在许多情况下，这些信息是有限的。NLP技术可以增加更多的数据点来评估信用风险，例如在商业贷款中测量企业家能力和态度，发现借款人提供数据中的不一致性，以及考虑贷款申请时借贷双方的情绪。在个人贷款协议中，命名实体识别（NER）可以提高从贷款文件中提取信息的准确性，从而更好地识别信用风险。
- 会计和审计 ：全球知名公司如德勤、安永和普华永道开始重视将NLP和ML应用于审计过程。NLP和ML在审计过程中的优势在于直接识别、关注、可视化和分析交易类型中的异常值，有助于早期识别潜在的重大风险和欺诈活动，同时也能发现有价值的活动并在公司内推广。

2.2 法律领域

法律行业长期以来一直在寻求利用技术工具来减少手动工作时间。NLP在法律服务中有以下核心任务：
- 法律研究 ：帮助为特定案件查找相关信息，包括搜索立法和判例法以及法规。例如ROSS Intelligence可以匹配事实和相关案例，并分析法律文件。
- 合同审查 ：审查合同以确保其符合一系列规范和法规，包括对不同条款进行评论和建议编辑。例如SpotDraft专注于基于GDPR的法规。
- 合同生成 ：根据问答设置生成合同。简单情况可能只需要简单的表格，而复杂情况可能需要交互式聊天机器人系统。通过插槽填充算法生成合同。
- 法律发现 ：在电子存储信息中发现可用于案件的异常和模式。有些发现是完全无监督的，有些则涉及更多的主动学习。例如siren.io可用于情报、执法、网络安全和金融犯罪领域的发现。

LexNLP ：在构建智能法律应用程序之前，需要从合同中提取大量的法律术语和实体。LexNLP具有法律分词和标记化功能，能够处理常规解析器无法处理的法律缩写。它还可以将文档分割成部分，并提取重复合同日期或法规等事实。此外，它与ContraxSuite集成，具有一系列其他法律功能。以下是使用LexNLP提取文档中法案和定义的示例代码：

import lexnlp.extract.en.acts
import lexnlp.extract.en.definitions 

print("List of acts in the document") 

data_contract = list(lexnlp.extract.en.acts.get_acts(text))
df = pd.DataFrame(data=data_contract,columns=data_contract[0].keys())
df['Act_annotations'] = list(lexnlp.extract.en.acts.get_acts_annotations(text)) 

df.head(10) 

print("Different ACT definitions in the contract") 

data_acts = list(lexnlp.extract.en.definitions.get_definitions(text))
df = pd.DataFrame(data=data_acts,columns=["Acts"])
df.head(20)

通过以上内容可以看出，NLP在医疗、金融和法律领域都有着广泛而重要的应用，为这些领域的发展和决策提供了有力的支持。

下面是一个简单的mermaid流程图，展示金融领域NLP应用的主要流程：

graph LR
    A[金融数据] --> B[数据预处理]
    B --> C{应用类型}
    C -->|金融情绪分析| D[FinBERT分析]
    C -->|风险评估| E[NER提取信息]
    C -->|会计和审计| F[识别异常值]
    D --> G[生成交易建议]
    E --> H[评估信用风险]
    F --> I[发现潜在风险和价值活动]

表格展示不同领域NLP应用的对比：
| 领域 | 应用场景 | 主要技术或模型 |
| ---- | ---- | ---- |
| 医疗 | 心理健康监测 | 字符模型、基于主题标签的情绪分析 |
| 医疗 | 医疗信息提取 | 亚马逊Comprehend Medical、BioBERT |
| 金融 | 金融情绪分析 | FinBERT |
| 金融 | 风险评估 | NER |
| 金融 | 会计和审计 | NLP和ML用于异常值分析 |
| 法律 | 法律研究 | ROSS Intelligence |
| 法律 | 合同审查 | SpotDraft |
| 法律 | 合同生成 | 插槽填充算法 |
| 法律 | 法律发现 | siren.io |
| 法律 | 法律实体提取 | LexNLP |

NLP在医疗、金融与法律领域的应用（续）

3. 各领域应用的优势与挑战

在深入了解NLP在医疗、金融和法律领域的具体应用后，我们也需要探讨这些应用所带来的优势以及面临的挑战。

3.1 医疗领域

• 优势
  • 早期干预 ：通过对社交媒体数据的分析，能够及时发现潜在的心理健康问题，从而实现早期干预，提高治疗效果。例如，在自杀风险识别中，模型能够准确识别出大部分可能尝试自杀的人，为及时救助提供了可能。
  • 信息提取效率 ：利用云API和预构建模型（如亚马逊Comprehend Medical）以及BioBERT等技术，能够高效地从大量的医疗记录中提取关键信息，节省了人工处理的时间和精力。
• 挑战
  • 数据质量 ：社交媒体数据往往存在噪声，需要进行复杂的预处理才能用于分析。而医疗记录的数据质量也参差不齐，可能影响信息提取的准确性。
  • 隐私问题 ：医疗数据涉及患者的隐私，在使用和分析这些数据时，需要严格遵守相关的法律法规，确保患者的隐私不被泄露。

3.2 金融领域

• 优势
  • 决策支持 ：金融情绪分析和风险评估等应用能够为投资者和金融机构提供更全面的信息，帮助他们做出更明智的决策。例如，FinBERT在金融情绪分类方面的高准确率，能够更好地预测市场反应。
  • 风险防控 ：通过NLP技术识别交易中的异常值和潜在风险，有助于金融机构及时采取措施，防范欺诈和洗钱等活动。
• 挑战
  • 数据多样性 ：金融数据来源广泛，包括社交媒体、财务报告等，数据格式和内容差异较大，需要进行有效的整合和处理。
  • 市场变化 ：金融市场变化迅速，NLP模型需要不断更新和优化，以适应市场的动态变化。

3.3 法律领域

• 优势
  • 效率提升 ：NLP在法律研究、合同审查和生成等方面的应用，能够大大提高法律工作的效率，减少人工劳动。例如，ROSS Intelligence可以快速匹配相关案例，节省了律师的时间。
  • 准确性 ：LexNLP等工具能够准确提取法律术语和实体，避免了人工提取可能出现的错误。
• 挑战
  • 法律复杂性 ：法律条文和案例复杂多样，不同地区的法律规定也存在差异，NLP模型需要具备较高的准确性和适应性。
  • 专利保护 ：法律NLP领域的研究工作受专利保护，开源资源相对较少，限制了技术的广泛应用和发展。

4. 未来发展趋势

随着技术的不断进步，NLP在医疗、金融和法律领域的应用也将不断发展和完善。以下是一些可能的未来发展趋势：

4.1 多模态数据融合

未来的NLP应用可能会融合更多类型的数据，如文本、图像、音频等。在医疗领域，结合医学影像和病历文本进行综合分析，能够提供更全面的诊断信息；在金融领域，结合视频会议中的语音和文字信息，更好地分析市场情绪。

4.2 个性化服务

根据用户的个性化需求，提供更加精准的服务。在医疗领域，为患者提供个性化的治疗建议；在金融领域，为投资者提供定制化的投资策略。

4.3 跨领域应用

NLP技术可能会在不同领域之间实现更深入的融合。例如，在医疗金融领域，结合患者的健康状况和财务状况，为其提供更合适的保险方案；在法律金融领域，帮助金融机构更好地遵守法律法规。

4.4 模型可解释性

随着NLP模型的复杂度不断提高，模型的可解释性变得越来越重要。未来的研究将更加注重开发可解释的NLP模型，以便用户更好地理解模型的决策过程。

5. 总结

NLP在医疗、金融和法律领域的应用已经取得了显著的成果，为这些领域带来了诸多优势。然而，也面临着一些挑战，需要不断地进行技术创新和改进。未来，随着多模态数据融合、个性化服务、跨领域应用和模型可解释性等方面的发展，NLP将在这些领域发挥更加重要的作用，为社会的发展和进步做出更大的贡献。

下面是一个mermaid流程图，展示NLP未来发展趋势的主要方向：

graph LR
    A[NLP应用] --> B[多模态数据融合]
    A --> C[个性化服务]
    A --> D[跨领域应用]
    A --> E[模型可解释性]
    B --> F[更全面的分析]
    C --> G[精准服务]
    D --> H[领域融合创新]
    E --> I[更好的决策理解]

表格展示各领域NLP应用的优势与挑战对比：
| 领域 | 优势 | 挑战 |
| ---- | ---- | ---- |
| 医疗 | 早期干预、信息提取效率高 | 数据质量、隐私问题 |
| 金融 | 决策支持、风险防控 | 数据多样性、市场变化 |
| 法律 | 效率提升、准确性高 | 法律复杂性、专利保护 |

通过以上的分析和探讨，我们对NLP在医疗、金融和法律领域的应用有了更全面的认识。希望未来NLP技术能够不断突破，为这些领域带来更多的创新和发展。