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行業背景

電子病歷的推廣，使得病歷數據得以方便地再利用，成為教學、科研、管理決策的重要資料。結構化良好的病歷數據，可支持大規模病歷的自動分析，能夠更加高效、精確的輔助決策。然而數據的利用存在兩重困難：其一是數據分散，形態多樣：院內數據分散于不同系統，結構化與非結構化數據并存，缺乏統一規范的形式；其二是自由文本，難以利用：文本信息方便表達概念以及事件等，是臨床治療過程的主要記錄形式，但不利于機器的理解和進一步分析。

技術方案

基于領先的自然語言處理和知識圖譜技術，提供一整套醫療大數據解決方案，可實現多層級病歷結構化，全面支持臨床、科研、管理等場景下的醫療數據應用。

電子病歷規范化

形式標準，互操作性強，信息無損，完整度高，規范化準確率98%

電子病歷語義標準化

語義歸一，屬性豐富，按時序排列，實體識別準確率95%

專病深度結構化

靈活配置，適應個性化需求，顯著節約人工，平均單個病人數據整理時間節約30-40分鐘

醫療大數據解決方案：輔助某地市人民醫院挖掘數據價值

醫院電子病歷系統歷經3個版本的更迭，百萬人次的就診記錄，以零散文件存儲，純文本形式，沒有進行單據、章節的切分，使得數據檢索利用十分困難。云醫智能與醫院大數據中心合作進行數據治理，顯著提高數據利用效率。以專病深度結構化為例，對胃癌、乳腺癌、肺癌等專病病歷進行深度結構化抽取，準確率和召回率均達到96%以上，平均每例患者數據整理時間節約30-40分鐘。