發(fā)布時間：2018-09-12 09:17

【摘要】：隨著數(shù)字化醫(yī)療的快速發(fā)展,電子健康數(shù)據(jù)呈指數(shù)級增長,如何充分利用海量的醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)提高醫(yī)療健康服務(wù)水平和質(zhì)量是當前研究的熱點問題之一。在醫(yī)院信息系統(tǒng)中,同一醫(yī)療術(shù)語會出現(xiàn)多種不同的提及形式,嚴重阻礙了醫(yī)療數(shù)據(jù)的整合和利用。把形式多樣的醫(yī)療術(shù)語提及映射到標準的醫(yī)療術(shù)語,即醫(yī)療術(shù)語標準化或醫(yī)療實體鏈接,是醫(yī)療數(shù)據(jù)整合和利用的前提。現(xiàn)有醫(yī)療實體鏈接研究主要針對英文電子病歷,面向中文電子病歷的醫(yī)療術(shù)語標準化研究相對較少,也缺乏公開可用的標注數(shù)據(jù)集。常見實體鏈接可以分成兩類——單實體鏈接和關(guān)聯(lián)性實體鏈接。單實體常出現(xiàn)在醫(yī)療門診記錄中,無上下文信息,常見的實體鏈接方法為使用基于字符串匹配或基于規(guī)則的方法;關(guān)聯(lián)性實體經(jīng)常出現(xiàn)在住院電子病歷的文本中,有上下文信息支持。本文主要研究中文電子病歷中的疾病實體的標準化問題,針對門診數(shù)據(jù)中的單疾病實體,結(jié)合中文疾病名不同表現(xiàn)形式的特點,提出了兩種基于編輯距離的單疾病實體鏈接方法;針對住院電子病歷中的關(guān)聯(lián)性疾病實體,首先采用序列化標注的方法——條件隨機場,對疾病實體進行自動識別,然后采用融合實體上下文信息的排序方法解決疾病實體的鏈接問題。為驗證方法的有效性,本文選取國內(nèi)某三甲醫(yī)院門診數(shù)據(jù)庫和住院記錄中部分記錄作為實驗數(shù)據(jù),以國際疾病分類規(guī)范ICD-10(International Classification of Diseases and Related Health Problems,10th revision code)作為鏈接目標知識庫,并邀請醫(yī)學專家對這部分記錄進行人工標注。在該標注數(shù)據(jù)集上的實驗結(jié)果表明,本文提出的單醫(yī)療實體鏈接方法在以門診記錄為單元和以疾病名為單元的標準化上明顯優(yōu)于傳統(tǒng)方法。在電子住院病歷的關(guān)聯(lián)性實體鏈接問題上,本文使用的基于排序的關(guān)聯(lián)性實體鏈接方法同樣效果顯著。
[Abstract]:With the rapid development of digital medical treatment, electronic health data is increasing exponentially. How to make full use of mass of medical health big data to improve the level and quality of medical and health services is one of the hot issues in current research. In the hospital information system, the same medical term will appear many different forms of reference, which seriously hinders the integration and utilization of medical data. It is a prerequisite for the integration and utilization of medical data to map various medical terms to standard medical terms, that is, standardization of medical terms or links to medical entities. The current research on medical entity link is mainly focused on English electronic medical record, but there is relatively little research on standardization of medical terminology for Chinese electronic medical record, and there is also a lack of publicly available annotated data sets. Common entity links can be divided into two categories-single entity links and related entity links. Single entities often appear in medical clinic records without contextual information. The common method of entity link is to use a string matching or rule-based method; the associated entity often appears in the text of the inpatient electronic medical record. Context information is supported. This paper mainly studies the standardization of disease entities in Chinese electronic medical records, aiming at the single disease entities in outpatient data, combined with the characteristics of different manifestations of Chinese disease names. In this paper, two methods of linking single disease entity based on editing distance are proposed. Firstly, a serialization tagging method, conditional random field, is used to identify the disease entity automatically, aiming at the associated disease entity in the inpatient electronic medical record (EMR). Then the problem of linking disease entities is solved by the sorting method of fusion entity context information. In order to verify the effectiveness of the method, this paper selects some records from outpatient database and hospital records of a third Class A hospital in China as experimental data, and uses the International Classification of Diseases (ICD-10 (International Classification of Diseases and Related Health Problems,10th revision code) as the linked target knowledge base. Medical experts are invited to manually mark this part of the record. The experimental results on the annotated dataset show that the single medical entity link method proposed in this paper is superior to the traditional method in standardizing the outpatient records as the unit and the disease name as the unit. As for the problem of associative entity link of electronic inpatient medical records, the method based on sorting is also effective.
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：R-05;TP391.1

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本文編號：2238567