基于Python的电子病历实体识别系统 毕业论文+项目源码及数据+英文论文
电子病历实体识别目录一、课题背景 3二、中文电子病历命名实体和实体关系标注体系建立 52.1 命名实体分类 62.1.1 疾病(Disease) 6.1.2 疾病诊断分类(Disease Type) 62.1.3症状(Symptom) 72.1.4检查(Test) 72.1.5治疗(Treatment) 72.2.1疾病和症状的修饰 82.2.2治疗的修饰 9三、实体标注细节 93.1 疾病 DIS,DISEASE 93.2 症状 103.2.1患者向医生陈述的不适感觉(症状) SYM,SYMPTOM 103.2.2医生观察到的（体征）ST 103.3检查 TES,TEST 103.4 治疗 103.4.1药品 DRU,DRUG 113.4.2手术 SUR,SURGERY 113.4.3措施(非手术，非药品的治疗) PRE,precaution 113.5实体修饰词标注 113.5.1否认词(AT,,absent)标注： 113.5.2条件词(CL,conditional)标注： 113.5.3既往信息词（PT,past） 113.5.4时间标注统一标为 TE 123.5.5！！可能性词 123.5.6程度词标注 123.5.7解剖位置 123.5.8频率词 （FW,Frequency Word） 12四、难点 13
通过分析电子病历, 医生针对患者的诊疗活动可以概括为: 通过检查手段(做什么检查) 发现疾病的表现 (什么症状), 给出诊断结论(什么疾病), 并基于诊断结论, 给出治疗措施(如何治疗)。 从这个过程可以看出, 医 疗活动主要涉及四类重要信息: 检查、症状、疾病和治疗。 这四类信息在 UMLS 中也具有明确对应的语义类型 定义。 中文病历中对患者症状和检查结果的描述占有相当大的比重, 因此在中文电子病历命名实体识别研究 中, 有必要把疾病和症状分开, 并且定义疾病和症状的之间关系。 中文电子病历命名实体识别主要研究以下 几类实体的识别: 第一类实体是疾病, 泛指导致患者处于非健康状态的原因(不包括不良生活习惯), 或者医生根据患者的 身体状况做出的诊断。 疾病是可以治愈或改善的。 第二类实体是疾病诊断分类, 一般紧跟一个具体的疾病,是疾病的一个具体分类,比如“高血压, 极高危组” 中的“极高危组”。 第三类实体是疾病的表现, 在本研究中称为症状, 泛指疾病导致的不适或异常感觉和显式表达的异常检 查结果。
