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病历文本清洗
将原始文本病历处理为以章节为单位、字段命名统一的标准病历形式
医学实体标注
自动识别文本中的医学实体并分类,如症状、体征、疾病、操作等实体,并将不规范表达归一到医疗标准属于集合
实体属性分析
抽取诸如症状的持续时间、阴阳性、疾病的诊断确定性等特征,更准确理解医
信息定向抽取
根据特定的研究需求,从病历中按预设schema抽取结构化信息表格。
应用场景
临床科研
临床病历自动转化为CRF形式的数据表格,支持基于海量病历的真实世界研究。
公共卫生大数据
解决区域健康医疗大数据平台建设中面临的结构化、标准化问题。
医院数据智能管理
对病案数据清洗、标准化处理,支持基于标准化数据的检索以及数据分析应用。
智能随访
识别互联网医患问答中表达的疾病、症状、检查等医学概念,与院内数据整合形成全周期患者健康档案。
医学数字出版
识别医学文献中的重要医学概念,成为医学知识库组织建设的基础。
核心优势
多层级抽取方案
从粗到细、从通用到定制的一整套医学文本数据处理方案,满足不同颗粒度的信息抽取需求。
精细化要素提取
细粒度分析和抽取医学实体及属性,准确理解文本表达的医学概念。
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