醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理概述

1、M e d i c a l N a t u r a l L a n g u a g e P r o c e s s i n g醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理概述醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的基本任務(wù) 目錄1醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的基本技術(shù)2醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的典型問(wèn)題3我院的實(shí)踐與總結(jié)401醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的基本任務(wù)主要用途、基本任務(wù)醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的基本任務(wù)主要用途病歷文本數(shù)據(jù)挖掘醫(yī)療知識(shí)庫(kù)構(gòu)建病歷檢索NLP技術(shù)電子病歷醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)臨床指南健康檔案結(jié)構(gòu)化、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計(jì)分析機(jī)器學(xué)習(xí)疾病診斷模式藥物治療模式預(yù)后評(píng)價(jià)模式可分析的醫(yī)療數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化的電子病歷醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)整合后的健康檔案臨床應(yīng)用輔助診療系統(tǒng)CDSS藥物安全性檢測(cè)醫(yī)療政策決

2、策支持相似病歷檢索應(yīng)用實(shí)踐例：可見(jiàn)多發(fā)結(jié)節(jié)影，大小約1 . 1 6 X 0 . 9 8 厘米例：在“肌力4+級(jí)”中“+”表示“強(qiáng)”“頭MRI+MRA示”中“+”表示“和”醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的基本任務(wù)例：胃脹反酸、泛酸、返酸例 ： “無(wú)意識(shí)障礙”無(wú) | 意識(shí) | 障礙 無(wú) | 意識(shí)障礙例：“細(xì)菌性痢疾”細(xì)菌 /n 性 /ng 痢疾 / n名詞名詞性語(yǔ)素例：可見(jiàn)多發(fā)結(jié)節(jié)影，大小約1 . 1 6 X 0 . 9 8 厘米010603040502語(yǔ)義分析06分詞01詞性標(biāo)注02實(shí)體識(shí)別03實(shí)體關(guān)系抽取05實(shí)體標(biāo)準(zhǔn)化0402醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的基本技術(shù)分詞、詞性標(biāo)注、實(shí)體識(shí)別、實(shí)體關(guān)系抽取、語(yǔ)義分析醫(yī)學(xué)自然

3、語(yǔ)言處理的基本技術(shù)分詞分詞是將一句話切分成一個(gè)個(gè)單詞的過(guò)程分詞工具結(jié)巴（jieba）分詞工具、NLPIR漢語(yǔ)分詞系統(tǒng)、IKAnalyzer開(kāi)源分詞軟件關(guān)鍵技術(shù)基于詞典的分詞方法（機(jī)械分詞法）按照一定策略，將待分析的漢字串與一個(gè)充分大的機(jī)器字典中的詞條進(jìn)行匹配，若 在詞典中找到某個(gè)字符串，則匹配成功逆向最大匹配法正向最大匹配法雙向匹配法基于機(jī)器學(xué)習(xí)的分詞方法例： “無(wú)意識(shí)障礙”無(wú)意識(shí) | 障礙（）無(wú) | 意識(shí)障礙（）醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的基本技術(shù)設(shè)詞典中詞語(yǔ)長(zhǎng)度的最大值為M基于詞典的分詞方法開(kāi)始從文檔末尾開(kāi)始掃描，取最末端的M個(gè) 字符作為匹配字段，查找字典記錄分詞結(jié)果，對(duì)剩余的字符串繼 續(xù)重復(fù)以上步

4、驟匹配成功是否將字符串 長(zhǎng)度減少1是剩余字串的長(zhǎng)度為零輸出例：“南京市長(zhǎng)江大橋”1.設(shè)最長(zhǎng)詞為52.在詞典中匹配“市長(zhǎng)江大橋”3.匹配失敗，去掉最前面一個(gè)字“市”匹配“長(zhǎng)江大橋”，匹配成功在詞典中剩余字符“南京市”，匹 配成功輸出結(jié)果：南京市 / 長(zhǎng)江大橋醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的基本技術(shù)詞性標(biāo)注在給定句子中判定每個(gè)詞的詞性加以標(biāo)注，如將詞分為名詞、形容詞、動(dòng) 詞等關(guān)鍵技術(shù)基于詞典的標(biāo)注方法先對(duì)語(yǔ)句進(jìn)行分詞，然后從字典中查找每個(gè)詞語(yǔ)的詞性，對(duì)其進(jìn)行標(biāo)注基于規(guī)則的標(biāo)注方法簡(jiǎn)單處理，得到初標(biāo)注結(jié)果建立轉(zhuǎn)換規(guī)則，修正錯(cuò)誤得到標(biāo)注結(jié)果例：細(xì)菌性痢疾膽囊壁明顯增厚細(xì)菌 /n 性 /ng 痢疾 /n膽囊 /n 壁

5、 /ng 明顯 /a 增 /v 厚 /a名詞名詞性語(yǔ)素例：1.初標(biāo)注：“他/r做/v了/u一/m個(gè)/q報(bào)告/v”2.轉(zhuǎn)換規(guī)則：激活環(huán)境：該詞左邊第一個(gè)緊鄰詞的詞性是量詞（q）,左邊第二個(gè)詞的詞性是數(shù)詞（m）改寫規(guī)則：將該詞的詞性從動(dòng)詞（v）改為名詞（n）3.得到標(biāo)注結(jié)果：“他/r做/v了/u一/m個(gè)/q報(bào)告/n”醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的基本技術(shù)實(shí)體識(shí)別醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的實(shí)體抽取是從醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)源中提取出特定類型的命名實(shí)體，主要有疾病、藥 物、癥狀、檢查、手術(shù)操作、器官部位等1組淋巴結(jié)、2組淋巴結(jié)、3組淋巴結(jié)關(guān)鍵技術(shù)基于規(guī)則的方法正則法例：清掃第1組，2組，3組淋巴結(jié)正則表達(dá)式：“% /d + 組淋巴結(jié)”基于機(jī)器

6、學(xué)習(xí)的方法詞向量表示將自然語(yǔ)言處理問(wèn)題轉(zhuǎn)化為機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題，首先在于采用一種詞表示方法將文本中的單詞和符號(hào) 數(shù)學(xué)化，即用一個(gè)數(shù)學(xué)向量表示。常用的詞向量表示方法：獨(dú)熱碼表示、Word2vec算法例： “乙肝”表示為 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 ，“肝硬化”表示為 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的基本技術(shù)基于機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)體識(shí)別方法例： 頭顱CT檢查顯示腔隙性腦梗死1.人工特征標(biāo)注：頭顱CT檢查手段；腔隙性腦梗死疾??；2. 訓(xùn)練：將字符轉(zhuǎn)為向量表示，將分類標(biāo)簽id化，并進(jìn)行特征提取，構(gòu)建訓(xùn)練集特征向量 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0“

7、TES”， 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0“DIS” 3.模型進(jìn)行訓(xùn)練，訓(xùn)練完成后對(duì)測(cè)試文本進(jìn)行識(shí)別，得到機(jī)器標(biāo)注結(jié)果： 平掃見(jiàn)右側(cè)腦室體旁 已標(biāo)注數(shù)據(jù)人工特征標(biāo)注原始文本訓(xùn)練集構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型測(cè)試集測(cè)試的未標(biāo)注文本輸入輸出機(jī)器標(biāo)注結(jié)果訓(xùn)練特征提取醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的基本技術(shù)實(shí)體標(biāo)準(zhǔn)化醫(yī)學(xué)實(shí)體在不同的數(shù)據(jù)源中存在嚴(yán)重的多元指代問(wèn)題關(guān)鍵技術(shù)基于醫(yī)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語(yǔ)庫(kù)匹配的方法醫(yī)學(xué)知識(shí)圖譜如兩個(gè)實(shí)體被多個(gè)相同實(shí)體以相同關(guān)系指向，則二者為同一實(shí)體的概率較高基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法用Word2vec模型對(duì)上下文取窗口進(jìn)行訓(xùn)練，求解最大似然的共現(xiàn)概率。訓(xùn)練完成 后，使用向量余弦相似度計(jì)算實(shí)體相似

8、性。對(duì)于訓(xùn)練充分的詞表示向量而言，一組相似詞的向量語(yǔ)義距離更近。如“首都”和“北京”的語(yǔ)義距離要比“上?！备t(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的基本技術(shù)實(shí)體關(guān)系抽取發(fā)現(xiàn)文本中實(shí)體對(duì)間的各種語(yǔ)義關(guān)系實(shí)體關(guān)系可以用于構(gòu)建知識(shí)框架，如疾病與藥物的關(guān)系、癥狀與疾病的關(guān) 系、基因與疾病的關(guān)系等關(guān)鍵技術(shù)實(shí)體共現(xiàn)法認(rèn)為兩個(gè)相距很近的實(shí)體如果以一定的順序在一個(gè)文本語(yǔ)料庫(kù)中高頻率地重復(fù),那么這兩個(gè)實(shí)體相關(guān)的可能性很大機(jī)器學(xué)習(xí)方法將關(guān)系抽取看作是一個(gè)分類問(wèn)題，通過(guò)具體的學(xué)習(xí)算法，在人工標(biāo)引語(yǔ)料的基礎(chǔ)上構(gòu)造分類器，再用訓(xùn)練得到的分類器抽取測(cè)試文本中的實(shí)體關(guān)系深度學(xué)習(xí)例如： 患者3 天前受涼后出現(xiàn)咳嗽、咳痰 高血壓病史40 年，口服

9、厄貝沙坦控制可誘因醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的基本技術(shù)基于深度學(xué)習(xí)的實(shí)體關(guān)系抽取輸入層編碼層卷積層池化層輸出層（1）輸入層：需要判別關(guān)系類別的實(shí)體文本（2）編碼層：預(yù)處理，使用Word2vec訓(xùn)練的向量模型表示實(shí)體文本對(duì)于一句話中每個(gè)單詞均為 k 維的詞向量，因此對(duì)于長(zhǎng)度為 n的一句話則可用維度為 n*k的矩陣（3）卷積層：設(shè)計(jì)一個(gè)過(guò)濾器窗口W，其維度為hk，h表示窗口所含的單詞個(gè)數(shù)，不斷地滑動(dòng)該窗 口，每次滑動(dòng)一個(gè)位置時(shí)，完成非線性激活函數(shù)的計(jì)算（4）最大池化層：為了得到最大特征，進(jìn)行max-over-time操作，取出最大值（5）輸出層：通過(guò)向量映射，得到待預(yù)測(cè)的類別結(jié)果醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的基本技術(shù)語(yǔ)

10、義分析在詞的層次上，語(yǔ)義分析的基本任務(wù)是進(jìn)行詞義消歧在句子層面上是語(yǔ)義角色標(biāo)注在篇章層面上是指代消歧，也稱共指消解基于機(jī)器學(xué)習(xí)的消歧方法有監(jiān)督：通過(guò)建立分類器，根據(jù)上下文和標(biāo)注結(jié)果完成分類任務(wù)，用劃分多義詞上下文類別的方法來(lái)區(qū)分多義詞的詞義貝葉斯模型、最大熵模型、支持向量機(jī)模型、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型無(wú)監(jiān)督：使用聚類算法對(duì)同一個(gè)多義詞的所有上下文進(jìn)行等價(jià)類劃分，在詞義識(shí)別的時(shí)候，將該詞的上下文與各個(gè)詞義對(duì)應(yīng)上下文的等價(jià)類進(jìn)行比較，通過(guò)上下文對(duì)應(yīng)的等價(jià)類來(lái)確定詞的詞義聚類算法例：病毒（計(jì)算機(jī)病毒、生物病毒）打球、打電話、打毛衣醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理方法總結(jié)基于詞典和規(guī)則的處理方法詞典匹配正則表達(dá)式基于統(tǒng)計(jì)的

11、處理方法支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）隱馬爾可夫（Hidden Markov Model，HMM）條件隨機(jī)場(chǎng)（Conditional Random Fields，CRF）長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short Term Memory，LSTM）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network ，CNN）兩者融合的方法03醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的典型問(wèn)題醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的典型問(wèn)題問(wèn)題一有瑕疵的或不規(guī)范的輸入不同的數(shù)據(jù)來(lái)源（如病歷、醫(yī)學(xué)論文等）或不同的人員（如科研人員、臨 床醫(yī)生、病人等）在表達(dá)相同或相似概念時(shí)其描述方式多種多樣例： 2型糖尿病、二

12、形糖尿病、2-糖尿病、II型糖尿病冠狀動(dòng)脈支架置入術(shù)、冠狀動(dòng)脈支架植入術(shù)胃脹反酸、泛酸、返酸例：冠心病、冠狀動(dòng)脈粥樣硬化性心臟病、CAD上述現(xiàn)象本質(zhì)上是歸屬于同一類問(wèn)題，這類問(wèn)題在通用領(lǐng)域稱為實(shí)體對(duì)齊、實(shí)體標(biāo)準(zhǔn)化醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的典型問(wèn)題解決方法采用規(guī)則的方法，將實(shí)體描述經(jīng)過(guò)一系列規(guī)則變換（如，簡(jiǎn)寫轉(zhuǎn)全稱）后 進(jìn)行匹配采用機(jī)器學(xué)習(xí)方法，基于向量空間模型將實(shí)體表示為詞向量再學(xué)習(xí)向量之 間的相似性關(guān)系例：冠心病、冠狀動(dòng)脈粥樣硬化性心臟病、CAD例： 2型糖尿病、二形糖尿病、2-糖尿病、II型糖尿病冠狀動(dòng)脈支架置入術(shù)、冠狀動(dòng)脈支架植入術(shù)胃脹反酸、泛酸、返酸冠狀動(dòng)脈粥樣硬化性心臟病2型糖尿病冠狀動(dòng)脈支

13、架置入術(shù)胃脹反酸醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的典型問(wèn)題問(wèn)題二病歷文檔經(jīng)常需要對(duì)某些概念進(jìn)行否定性質(zhì)的描述，因而要在病歷中單純 地依賴文中有沒(méi)有出現(xiàn)術(shù)語(yǔ)作為信息檢索的依據(jù)并不能取得好的結(jié)果解決方法正則表達(dá)式實(shí)體關(guān)系抽取問(wèn)題判斷概念是否具有“否定”的上 下文環(huán)境例：“否認(rèn)手術(shù)史”、“未觸及質(zhì)硬結(jié)節(jié)”、“支氣管斷端未見(jiàn)癌”實(shí)體識(shí)別確定實(shí)體關(guān)系共現(xiàn)法尋找距離相近的實(shí)體抽取目標(biāo)實(shí)體前后出現(xiàn)的否定詞醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的典型問(wèn)題 問(wèn)題三醫(yī)學(xué)領(lǐng)域相關(guān)實(shí)體和實(shí)體之間的關(guān)系比較復(fù)雜，例：蛋白質(zhì)之間相互作用關(guān)系、藥物之間相互作用 關(guān)系、藥物疾病對(duì)應(yīng)關(guān)系等 解決方案建立完備的醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)、知識(shí)圖譜LSTM、CNN等算法，建立學(xué)習(xí)模型

14、，識(shí)別疾病藥物之間的關(guān)系相對(duì)規(guī)范的文本記錄（病理報(bào)告），可考慮基于規(guī)則的方法提取，如正則表達(dá)式例：既往史：否認(rèn)肝炎、肺結(jié)核、瘧疾病史，高血壓10年余，糖尿病7年，口 服二甲雙胍治療，血糖控制可，口服硝苯地平，血壓維持在130/70mmHg 左右屬于實(shí)體關(guān)系抽取的一類典型問(wèn)題例：送檢（右肺中葉結(jié)節(jié)）淋巴結(jié)見(jiàn)轉(zhuǎn)移癌（1/1），送檢（第2組、第4組、第7組、第11組）淋巴結(jié)未見(jiàn)轉(zhuǎn)移癌（分別為0/1、0/2、0/1、0/1）淋巴結(jié)陽(yáng)性數(shù)清掃數(shù)第2組01第4組02第7組01第11組01右肺中葉結(jié)節(jié)11病史病程藥物治療高血壓10年硝苯地平糖尿病7年二甲雙胍醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的典型問(wèn)題 問(wèn)題四電子病歷中出現(xiàn)大

15、量長(zhǎng)句，需要做語(yǔ)義識(shí)別 解決方案對(duì)于長(zhǎng)句語(yǔ)義識(shí)別，適合用LSTM網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)搭建多層復(fù)合LSTM網(wǎng)絡(luò)， 將原語(yǔ)料反向輸入生成反向LSTM層，與正向LSTM層相結(jié)合，加強(qiáng)關(guān)鍵成 分與上下文的關(guān)聯(lián)度例：食管胃交界部小彎側(cè)潰瘍型中-低分化腺癌，部分為粘液腺癌， 腫瘤大小為5x3.5x1.5cm，癌組織侵及胃壁全層，并侵犯神經(jīng)， 檢出之上下切緣及送檢（食管切緣）均未見(jiàn)癌keyvalue組織學(xué)類型腺癌、粘液腺癌分化程度低分化腫瘤大小5x3.5x1.5cm腫瘤部位胃食管結(jié)合部胃小彎醫(yī)學(xué)自然語(yǔ)言處理的典型問(wèn)題難點(diǎn)問(wèn)題相同的醫(yī)學(xué)問(wèn)題、不同的研究目的，提取規(guī)則不一樣例：糖尿病提取藥物史 降壓藥、降糖藥從文本中

16、直接抽取實(shí)體即可侵襲性真菌病提取抗菌藥物史 病前30天內(nèi)使用抗菌藥物、長(zhǎng)期（超過(guò)2周）使 用抗菌藥物不是在文本中直接體現(xiàn)，需要添加復(fù)雜的語(yǔ)義分析病歷結(jié)構(gòu)化后，抽取出的信息是孤立的，丟失了大量的時(shí)間信息和因果邏 輯關(guān)系例：入院記錄會(huì)描述患者病情的發(fā)展情況，包含了大量時(shí)間信息，以及前后、因 果邏輯關(guān)系緣于2012年4月24日車禍后出現(xiàn)左腕及左眼眶骨折左腕及左眼眶骨折左眼眶骨折， 在當(dāng)?shù)蒯t(yī)院住院手術(shù)治療， 出院后 因左腕疼痛輾轉(zhuǎn)于各診所肌肉注射或靜脈滴注各種抗生素（隔2-3天應(yīng)用3-5天），達(dá)3個(gè)月； 于2012年8月出現(xiàn)高熱， 口腔內(nèi)白斑，體溫達(dá)40，伴發(fā)冷， 在某醫(yī)院診斷為“真菌感染”， 打針治

17、療后癥狀無(wú)明顯好轉(zhuǎn)， 后轉(zhuǎn)至某醫(yī)院呼吸 科， 診斷為“成人Still病”， 接受“氟康唑、免疫球蛋白、甲潑尼龍40mg 1/日”等治療，體溫降至正常， 出院口服 “甲潑尼龍6片 1/日， 硫酸羥氯喹0.2g 2/日； 來(lái)氟米特 20mg 1/日” 。 于2013年12月出現(xiàn)左側(cè)髖關(guān)節(jié)疼痛， 下蹲困 難（蹲起時(shí)自覺(jué)雙側(cè)腘窩疼痛）， 于某醫(yī)院行髖關(guān)節(jié)核磁檢查， 示：左側(cè)髖臼信號(hào)異常并左側(cè)髖關(guān)節(jié)腔積液04實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)總結(jié)病案紙解放軍總醫(yī)院電子病歷文本結(jié)構(gòu)化進(jìn)展全院電子病歷文本清洗治理原始病歷零散的文件存儲(chǔ)、純文本格式、信息不易查詢提取清洗治理后的病歷數(shù)據(jù)庫(kù)形式存儲(chǔ)、半結(jié)構(gòu)化格式、顯著提高電子病歷利用率患

18、者基本信息患者ID入院記錄現(xiàn)病史 個(gè)人史 家族史主訴 既往史 婚育史體格檢查首次病程記錄病例特點(diǎn) 診療計(jì)劃擬診討論日常病程記錄查房記錄病歷數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)查詢提取統(tǒng)計(jì)解放軍總醫(yī)院電子病歷文本結(jié)構(gòu)化進(jìn)展全院電子病歷文本清洗治理平臺(tái)界面展示解放軍總醫(yī)院電子病歷文本結(jié)構(gòu)化進(jìn)展基于專病的病歷文本結(jié)構(gòu)化處理平臺(tái)不同病種需要提取的醫(yī)學(xué)問(wèn)題有較大差異，需要個(gè)性化定制例：胃癌手術(shù)報(bào)告需要提?。呵谐秶?、根治度、消化道重建方式等肺癌手術(shù)報(bào)告需要提取：切口類型、切除部位、是否可見(jiàn)胸腔積液、胸腔粘連等1建立標(biāo)準(zhǔn)化的語(yǔ)料庫(kù)2輔助建立專病數(shù)據(jù)庫(kù)3建立專病知識(shí)圖譜4數(shù)據(jù)挖掘、輔助臨床科研胃癌手術(shù)報(bào)告、病理報(bào)告、病程記錄的結(jié)構(gòu)化

19、處理肺癌手術(shù)報(bào)告、病理報(bào)告、CT報(bào)告的結(jié)構(gòu)化處理乳腺癌病理報(bào)告、超聲報(bào)告的結(jié)構(gòu)化處理侵襲性真菌病的入院記錄結(jié)構(gòu)化處理解放軍總醫(yī)院電子病歷文本結(jié)構(gòu)化進(jìn)展病歷文本結(jié)構(gòu)化平臺(tái)AI輔助的可配置 規(guī)則抽取框架基于深度網(wǎng)絡(luò)的 信息抽取模型醫(yī)療文本結(jié)構(gòu)化平臺(tái)可定制抽取字段、精細(xì)化要素提取 標(biāo)準(zhǔn)化歸一映射、智能化技術(shù)框架解放軍總醫(yī)院電子病歷文本結(jié)構(gòu)化進(jìn)展AI輔助的可配置規(guī)則抽取框架，高效地應(yīng)對(duì)個(gè)性化提取需求AI預(yù)處理深度理解醫(yī)療文本 要素及屬性分析定位候選句字段值抽取歸一化/標(biāo)準(zhǔn)化字段配置結(jié)構(gòu)化輸出字段名值腫瘤部位胃小彎, 胃體組織學(xué)類型腺癌分化程度低分化腫瘤大小8x8x1.8cmBorrmann分型局限潰瘍型T分期T4a切緣陰性病歷文本胃小彎及胃體后壁潰瘍型低分 化腺癌，腫瘤大小約為881.8cm。癌組織侵及胃壁 全層、神經(jīng)伴脈管內(nèi)癌栓，再 取上、下切緣及送檢（食管下 切縁）均未見(jiàn)癌。病歷相似句擴(kuò)展同義要素?cái)U(kuò)展醫(yī)生AI輔助AI輔助指導(dǎo)解放軍總醫(yī)院電子病歷文本結(jié)構(gòu)化進(jìn)展基于深度網(wǎng)絡(luò)的信息抽取模型，精準(zhǔn)理解病歷文本基于序列到序列的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，不但可以在原文中精確定位結(jié)果， 還可以對(duì)文本進(jìn)行推理總結(jié)結(jié)構(gòu)化輸出字段名值腫瘤部位胃小彎, 胃體組織學(xué)類型腺癌分化程度低分化腫瘤大小8x8x1.8cmBorrm