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Text2DT:面向临床诊疗文本的决策规则抽取技术

修订日期：2022-11-08 点此下载全文

引用本文：李文锋,朱威,王晓玲,等.Text2DT:面向临床诊疗文本的决策规则抽取技术[J].医学信息学杂志,2022,43(12):16-22

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作者	单位
李文锋	华东师范大学上海 200062
朱威	华东师范大学上海 200062
王晓玲	华东师范大学上海 200062
吴苑斌	华东师范大学上海 200062
纪文迪	华东师范大学上海 200062
汤步洲	哈尔滨工业大学深圳鹏城实验室深圳 518055

基金项目:国家重点研发计划资助“开放域舆情风险识别、预警与处置”(项目编号:2021YFC3340700)；国家自然科学基金资助项目“融合介观尺度知识表征的认知机器学习理论与方法”(项目编号:62136002)。

中文摘要:为解决目前诊疗决策树构建依赖于耗时费力的专家注释的问题,提出一个全新的信息抽取任务——从临床诊疗文本中自动抽取诊疗决策树,并构建学界第1个从临床诊疗文本到诊疗决策树的数据集,为未来诊疗决策树的自动抽取奠定基础。

中文关键词:诊疗决策树人工智能自然语言处理信息抽取深度学习

Text2DT:Decision Rule Extraction Technology for Clinical Medical Texts

Abstract:In order to solve the problem that the construction of medical decision tree relies on time-consuming and laborious annotations, a new information extraction task is proposed——automatic extraction of medical decision tree from clinical diagnosis and treatment texts, and the first dataset from clinical diagnosis and treatment text to medical decision tree is constructed, which lays a foundation for automatic extraction of medical decision tree in the future.

keywords:medical decision tree Artificial Intelligence (AI) Natural Language Processing (NLP) information extraction deep learning

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