《大数据+AI在大健康领域中最佳实践前瞻》---- 基于膨胀卷积神经网络算法的电子病历命名实体识别

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1. 系统简介

健康是人们最宝贵的财富, 随着经济的发展, 人们对自己的健康和社会所能提供的医疗服务越来越关注。 目前有限的医疗资源和医疗服务水平不能满足人们日益增长的需求, 不利于医患关系的改善。 为缓解这种矛盾, 我国于 2009 年颁布的“关于深化医药卫生体制改革的意见”就已明确提出要建立实用共享的医药卫生信 息系统, 对医疗的每一个环节的信息技术应用都提出了更高的要求, 重点建立医院电子病历管理系统和居民 健康档案, 旨在实现统一高效、互联互通的医疗服务信息平台。患者的电子病历贯穿医疗活动的始终, 是医疗 信息系统的核心数据。 电子病历(Electronic Medical Record, EMR)是指医务人员在医疗活动过程中, 使用医疗机构信息系统生成 的文字、符号、图表、图形、数据、影像等数字化信息, 并能实现存储、管理、传输和重现的医疗记录，是 由医务人员撰写的面向患者个体描述医疗活动的记录。

为了规范电子病历系统的实施, 2010 年卫生部出台了 《电子病历基本规范(试行)》和《电子病历系统功能规范(试行)》等规范。在国家一系列政策的推动下, 电子病 历系统在各级医院广泛实施。 我国医疗机构数量庞大, 患者的就医需求也与日俱增, 门诊病历和住院病历急 剧增长。电子病历由医务专业人员撰写, 不仅仅是具有法律效力的医疗活动证据, 而且 包含大量的专业医疗知识。 通过分析电子病历能挖掘出这些与患者密切相关的医疗知识, 这种认识早已获得 共识。比如, 某患者电子病历中, “头 CT 检查显示腔隙性脑梗死”。 在这句话中, “头 CT”是检查手段, “腔隙性脑梗死”是疾病, 这二者在电子病历信息抽取研究中被称为命名实体或概念, 这两个实体间的