12、医疗文本的人工智能分类

医疗文本的人工智能分类

1. 引言

在医疗系统中，文本数据分类过程尤为重要。对于医疗应用和决策支持系统而言，收集、分类、传播和管理信息至关重要。随着人工智能在医疗领域应用的增加，文本分类应用的数量也在同步增长。使用文本分类器根据疾病对医疗文本数据（如患者症状描述）进行分类，是决定后续医疗程序（如在线医疗咨询和信息建议）的关键过程。此时，文本分类的高精度是决定所提供服务准确性的最重要因素。因为医疗决策至关重要，后续弥补决策失误的成本也非常高。

文本分类是根据文本内容对其进行自动分类的过程。早期，文本分类用于信息检索系统；如今，它是自然语言处理（NLP）中的重要任务，广泛应用于医学、生物学、社会科学和工程等多个领域，包括文档分类、文档摘要、信息过滤、情感分析、垃圾邮件检测、主题标签和意图检测等任务。

2. 文本分类

文本分类可描述为根据文本内容对其进行分类。它可以使用基于学习或基于规则的技术进行，部分应用还会采用混合方法。本文主要关注基于学习的文本分类算法。

文本分类过程通常有一个或多个数据集，并使用基于规则或基于学习的方法从数据集中提取有价值的信息。一些应用采用结合规则和学习方法的混合方式。同时，可以使用各种指标来评估文本分类过程的性能。

2.1 文本分类框架

典型的文本分类框架包含以下主要步骤，但根据数据和应用类型，某些步骤（如预处理和校正）可能会被跳过。

graph LR
    A[读取输入文本数据] --> B[数据校正和预处理]
    B --> C[特征提取和降维]
    C --&g