自然语言处理技术基于文本型电子病历(EMR)做临床智能诊断的研究成果!

Creative Education Studies 创新教育研究, 2023, 11(10), 3066-3072 Published Online October 2023 in Hans. https:///journal/ces https:///10.12677/ces.2023.1110452

文章引用: 黄肇明, 曾雯, 韦宛伶, 张雅, 赵劲民. 新医科背景下人工智能在临床教学的应用研究[J]. 创新教育研究, 2023, 11(10): 3066-3072. DOI: 10.12677/ces.2023.1110452

新医科背景下人工智能在临床教学的应用研究 黄肇明1,2，曾 雯1，韦宛伶1，张 雅1，赵劲民1* 1广西医科大学第一附属医院教务部，广西 南宁 2广西医科大学信息与管理学院，广西 南宁 收稿日期：2023年7月11日；录用日期：2023年10月3日；发布日期：2023年10月13日 摘 要 随着人工智能技术的快速发展，为解决临床医学教学目前存在的教学资源不足和教学方式、方法单一等问题，考虑利用具有人工智能的临床思维训练系统帮助学生进行学习，可以缓解临床教学资源不足，实现学生的个性化教学，智能辅助诊断等功能，达到提高临床医学人才培养质量水平目的。 关键词 新医科，人工智能，临床教学 Research on the Application of Artificial Intelligence in Clinical Teaching in the Context of New Medical Science Zhaoming Huang1,2, Wen Zeng1, Wanling Wei1, Ya Zhang1, Jinmin Zhao1* 1Department of Academic Affairs, The First Affiliated Hospital of Guangxi Medical University, Nanning Guangxi 2School of Information and Management, Guangxi Medical University, Nanning Guangxi Received: Jul. 11th, 2023; accepted: Oct. 3rd, 2023; published: Oct. 13th, 2023 Abstract With the rapid development of artificial intelligence technology, in order to solve the current problems of clinical medical teaching, such as insufficient teaching resources and single teaching methods and approaches, consider the use of clinical thinking training system with artificial in-telligence to help students learn, which can alleviate the insufficiency of clinical teaching re-sources, realize the personalized teaching of students, intelligent assisted diagnosis and other *通讯作者。 黄肇明 等

ChatGPT技术在智慧医疗中的电子病历解读和医学知识推荐方法

智慧医疗是指将人工智能技术应用于医疗领域，提供更加智能化、高效化的医疗服务。而ChatGPT技术作为自然语言处理领域的一项重要突破，正逐渐在智慧医疗中发挥重要作用。本文将探讨ChatGPT技术在电子病历解读和医学知识推荐方面的应用。

首先，ChatGPT技术在电子病历解读方面具有巨大潜力。传统的电子病历往往以结构化的形式呈现，医生需要逐项查看并理解其中的信息。而ChatGPT技术可以将电子病历中的信息进行自动化解读和提取，将其转化为更加易读和易懂的语言，帮助医生快速获取关键信息。例如，当医生在电子病历中搜索某个特定症状时，ChatGPT技术可以通过自然语言处理的方式，将相关信息提取出来，并以对话的形式呈现给医生，从而减少医生的工作负担，提高工作效率。

其次，ChatGPT技术在医学知识推荐方面也具有广泛应用前景。医学知识的更新速度很快，医生需要不断学习和更新自己的知识。而ChatGPT技术可以根据医生的需求，推荐相关的医学知识和最新的研究成果。通过与医生的对话，ChatGPT技术可以了解医生的专业领域和研究兴趣，并根据这些信息提供个性化的知识推荐。这样，医生可以更加便捷地获取到最新的医学知识，提高自己的专业水平。

然而，尽管ChatGPT技术在智慧医疗中的应用前景广阔，但也存在一些挑战和问题。首先，ChatGPT技术在处理医学领域的特定语言和术语时可能存在理解困难。医学领域的知识体系庞大复杂，其中包含大量的专业术语和特定语言表达。因此，ChatGPT技术需要具备足够的医学背景知识和语言理解能力，才能准确地解读和推荐医学相关的信息。

其次，ChatGPT技术在处理患者个人隐私和数据安全方面也面临挑战。电子病历中包含大量的患者个人信息和隐私数据，这些数据需要得到妥善的保护和处理。ChatGPT技术在进行电子病历解读和医学知识推荐时，需要确保数据的安全性和隐私性，避免泄露患者的个人信息。

基于数据挖掘的智能语音录入电子病历系统的研究与设计

作者：陆晓野 吴年利

来源：《电脑知识与技术》2022年第27期

摘要：针对医务人员烦琐的电子病历录入的问题，研究与设计基于数据挖掘方法的智能语音录入电子病历系统，帮助医务人员从烦琐的电子病历录入工作中解脱出来，推动医学的创新发展。通过语音识别软件，将语音输入的电子病历信息转换成文本，再基于病历挖掘算法从文本中挖掘出关键的病历信息，并对接传输到电子病历系统对应的表单项目，实现智能匹配录入功能，为医务人员极大地减轻电子病历录入的负担，促进医学信息化的发展。

关键词：电子病历；语音识别技术；数据挖掘；索引目录

中图分类号：TP302.1 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）27-0029-04

开放科学（资源服务）标识码（OSID）：

1 引言

2010年2月22日发布的《电子病历基本规范（试行）》明确指出：电子病历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，是病历的一种记录形式[1]。电子病历，亦称为电子健康记录，指将病患的病例等资料通过相应的仪器设备传输至计算机中，并对病患的相关信息进行数据处理[2]。电子病历作为一种电子信息载体，其主要作用在于将病患诊断信息记录过程数字化，实现医务人员对病患信息进行采集、加工、传输、服务等，是医务人员为患者开展临床诊断及治疗的基本资料[3]。

目前，我国电子病历的应用几乎覆盖医院的各个部门，包括门急诊、住院、检查、检验、手术、放射等各个环节，涉及治疗、手术、药品等各科室医疗信息的传递与汇总[4]。电子病历已成為医院信息化建设的核心内容，能够减轻医务人员的工作负担，规范医生的诊疗行为，提高工作效率，并为临床研究、远程医学、全民医疗等提供服务[5]。因此，加快推动我国电子病历应用的相关研究，是医学发展的需要，也是构建新型医疗服务体系的需要。

AI自然语言处理 命名实体识别在生物医学信息抽取中的应用

AI自然语言处理（NLP）在生物医学领域的应用越来越受到关注。其中，命名实体识别（NER）是一项重要的技术，用于识别和提取文本中与特定任务有关的实体信息，如基因、蛋白质、疾病和药物等。本文将探讨AI自然语言处理中命名实体识别在生物医学信息抽取中的实际应用。

一、命名实体识别概述

命名实体识别是NLP领域中的一项关键技术，通过识别文本中的命名实体，可以帮助我们从大规模文本数据中抽取出与特定任务相关的信息。在生物医学领域，命名实体识别对于从研究文章中自动提取与基因、蛋白质、疾病、药物等相关的信息非常关键。

二、命名实体识别的算法方法

命名实体识别的算法方法多种多样，常见的有基于规则的方法、机器学习方法和深度学习方法。其中，深度学习方法近年来得到了广泛的应用。深度学习方法使用神经网络结构进行训练，可以自动从大量文本数据中学习特征，并具有较高的识别准确率和泛化能力。

三、命名实体识别在生物医学信息抽取中的应用

1. 基因和蛋白质实体识别

基因和蛋白质是生物医学领域中重要的实体，通过识别和提取基因和蛋白质名称，可以帮助研究人员更好地理解它们的功能和相互作用关系。命名实体识别可以自动从大量的生物医学文献中识别出基因和蛋白质实体，并生成结构化的实体信息，为后续的分析和挖掘提供基础。 2. 疾病和药物实体识别

疾病和药物的识别对于临床医学和药物研发具有重要意义。命名实体识别可以帮助从海量的生物医学文献中精确地识别疾病和药物实体的名称和属性，从而为医生和研究人员提供更准确的信息支持。

3. 实体关系抽取

除了识别实体信息外，命名实体识别还可以帮助抽取实体之间的关系。在生物医学领域中，研究人员常常关注基因与蛋白质之间的相互作用、药物与疾病之间的关联等信息。通过识别和抽取实体之间的关系，可以帮助研究人员更好地理解和挖掘生物医学信息。

四、命名实体识别的挑战

尽管命名实体识别在生物医学信息抽取中具有广泛应用的前景，但仍然存在一些挑战。首先，生物医学文献中的实体名称和属性多样性很大，涉及到不同的命名规则和缩写约定。其次，生物医学文献经常包含领域特定的术语和概念，需要建立专门的语料库和知识库来支持命名实体识别。此外，生物医学文献的规模庞大，需要处理大规模文本数据的存储和计算问题。