临床心脏病医疗文本命名实体识别方法研究的开题报告.docx

临床心脏病医疗文本命名实体识别方法研究的开题报告
一、研究背景与意义
随着心脏病患者的不断增多，心血管疾病已经成为了当前世界范围内最具有威胁性的病种之一。临床心脏病医疗文本包含了大量的医疗记录，如病历、检查报告、处方药等，而其中的命名实体对于临床医疗工作具有至关重要的作用。临床心脏病医疗文本命名实体识别是指将医疗文本中的特定实体识别为对应的命名实体类型，如疾病、药物、疗法等，是文本挖掘和自然语言处理的重要应用，在化解临床数据信息不对称性、提高信息资源利用效率上具有巨大的意义。
然而，临床心脏病医疗文本的自动化识别仍存在一系列的难题。首先，该领域的专业名词众多，且不断变化，其中不乏一些同义词和异义词，进而增加了识别的难度；其次，疾病和药物等命名实体具有多种类型，而各类型的实体之间又存在着复杂的关系，识别难度较大；再者，该领域的文本通常具有极高的专业性和领域特色，通用的NLP技术很难覆盖所有的医疗领域，需要依据领域特点进行针对性处理。
针对上述问题，本文拟研究临床心脏病医疗文本命名实体识别方法，对于加强医疗信息的开发与挖掘，提升临床医疗效能，具备非常现实的应用价值。
二、研究内容与技术路线
（一）研究内容
1.设计基于规则与规则组合的临床心脏病医疗文本命名实体识别方法。
2.利用数据挖掘技术，分析疾病和药物的分类规则，并结合医学临床专业领域使用的模板，构建识别模型。
3.通过实验比较，分析基于规则、数据挖掘和深度学习等不同方法在临床心脏病医疗文本命名实体识别上的效果和适用范围。
4.在识别实体的基础上，将实体之间的联系进行推断、抽取，进一步加强信息的联通性。
（二）技术路线
1.数据预处理：对于医疗文本进行格式化处理、分句、分词等操作，为后续命名实体识别作准备。
2.规则设计：基于医学临床领域的专业知识和规则，设计并调整多个规则，完成对疾病和药物等命名实体的自动识别。
3.数据挖掘：通过对海量文本数据的分析和处理，建立临床心脏病领域的数据模型，提取出各种类型的实体表达方式，并构建基于语义关系的特征值表示方式，来辅助命名实体分类。
4.深度学习：采用深度学习技术，利用已有数据建立一个“神经网络模型”，将输入数据逐层提取特征，学习医学领域内命名实体的特征，识别疾病和药物等实体类型，进一步优化命名实体识别效果。
5.实验评估：针对研究内容进行实验设计和结果分析，比较各种方法在实验数据集上的综合效果，确定最优的命名实体识别技术。
三、预期成果
1.具备能够快速识别临床心脏病医疗文本命名实体的算法设计与实现能力，对于医学领域中基于自然语言处理的信息挖掘和处理具有实际指导意义。
2.建立了基于规则、数据挖掘和深度学习等不同方法命名实体识别模型，为实际应用提供了思路和技术支持。
3.提出的临床心脏病医疗文本命名实体识别技术，能够为临床医疗工作者提供有效的工具和决策支持，具备具有较广的应用前景。
四、研究计划与进度安排
1.第一年计划实现医疗文本层面的命名实体自动识别，并初步探索实现实体之间的关系抽取。
2.第二年通过数据分析和机器学习实验，继续优化命名实体识别技术和实体之间关系抽取效果。
3.第三年进一步细化临床心脏病医疗领域的命名实体识别技术，进行实际应用展示和结果评估。
4.第四年撰写研究论文，并完成研究成果的呈现和展示。