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中文电子病历信息抽取关键技术研究的开题报告
一、选题背景和意义
随着电子化信息技术的发展，电子病历(ElectronicMedicalRecords，EMR)在医疗卫生领域应用逐渐增多，已成为世界各国医疗卫生信息化建设的重点之一。EMR不仅可以提高医院效率、减少医疗事故、提升医疗服务质量，还可以充分利用和共享病历信息，促进医疗卫生信息的互联互通。
然而，EMR中包括的医学知识非常丰富，它包含了医生的临床诊断、病人的用药记录、检查、检验结果等临床信息。这些信息需要被抽取出来以便于医学研究和卫生管理，但是由于这些信息是非结构化的自然语言，传统的数据挖掘和信息提取技术无法胜任。因此，研究中文电子病历信息抽取关键技术对医疗卫生信息的实时采集和分析有着重要的意义。
二、研究目标和研究内容
本文的研究目标是研究中文电子病历信息抽取技术，并设计一种有效可靠的抽取方法。在此基础上，我们将完成以下研究内容：
1.定义医学实体和关系的抽取任务。
2.研究和设计基于深度学习的序列标注模型，包括CRF、LSTM等。
3.设计和实现一个用于中文电子病历标注的系统，并评估其准确性和效率。
三、研究方法
本文采用以下研究方法：
1.文献综述法：对中文电子病历信息抽取的相关研究进行深入的文献综述，并归纳总结已有的研究成果。
2.实验法：通过构建一个中文电子病历标注系统，采用已有的数据集，在不同的序列标注模型下进行实验，并对实验结果进行评估。
3.统计分析法：对实验结果进行统计学分析，比较不同序列标注模型的准确性和效率，并寻求提升模型性能的解决方式。
四、研究进度安排
本文的研究将分为以下几个阶段：
1.研究中文电子病历信息抽取的相关技术和方法，对国内外相关领域的研究进行综述，形成论文综述；
2.构建中文电子病历标注系统，选择合适的数据集进行系统标注，并进行数据预处理；
3.设计和实现基于深度学习的序列标注模型，并进行标注数据训练；
4.对训练得到的模型进行实验和评估，比较不同模型的准确性和效率；
5.在分析实验结果的基础上，对模型进行优化，提高其准确性和效率；
6.撰写毕业论文，并对研究成果进行总结和展望。
五、预期结果和成果
通过以上研究，我们预期可以实现以下成果：
1.提出一种适用于中文电子病历信息抽取的有效的序列标注模型。
2.设计并实现一个用于中文电子病历标注的系统，并验证其效率和准确性。
3.通过对实验结果的评估、对模型的优化，不断提高模型的性能。
4.探索中文电子病历信息抽取的新方向，推动医疗卫生信息的互联互通和共享。
六、研究的局限和挑战
本文的研究还存在以下局限和挑战：
1.中文电子病历信息中包含的词汇和表达方式非常多样化，将会对设计模型和标注系统提出更高的要求。
2.医学方面的知识对研究人员也提出了较高的学科要求，需要有相关专业人才的支持。
3.研究中深度学习模型的优化是一个持续探索和优化的过程，需要持续投入更多的时间和资源。
最后，我们相信通过不懈努力和不断研究，一定可以开发出一种更准确、高效的中文电子病历信息抽取关键技术，推动医疗卫生信息化建设向更加成熟和完善的方向发展。