图灵汇官网

随着医疗信息化的不断发展，医疗大数据成为近年来备受瞩目的焦点，尤其在临床电子病历领域。这些病历数据被视为巨大的宝藏，但如何有效利用这些数据仍面临诸多挑战。本文将探讨在临床电子病历处理中遇到的主要问题，以及解决这些问题的一些方法。

数据质量

临床电子病历的质量直接影响后续研究的准确性。数据质量问题主要体现在错误记录、数据矛盾等方面。例如，男性患者被诊断为卵巢癌，或者同一日期内多名患者生日相同。这样的错误会导致数据分析失真。因此，在数据处理前，必须对数据质量进行严格把控。通过构建自动化数据质控知识库，利用一阶逻辑和概率统计方法，可以有效识别并修正这些问题。然而，数据质量的提升不仅需要人工干预，还需要借助自动化工具，构建符号化的数据质控规则库。

数据结构化

要实现数据的可计算性，首先需要从电子病历中提取关键信息。这涉及实体识别（NER）和关系分类任务。虽然现有的深度学习方法如CNN、Bi-LSTM、CRF和BERT在某些方面表现出色，但对于医疗领域的特定需求，仍存在局限。医疗术语的歧义性较低，因此构建目标实体词表更为重要。此外，词表的构建和实体识别需要相互迭代，以提高精度。对于复杂的结构化任务，除了实体识别外，还需进行实体间关系判断，这通常需要结合医学逻辑推理来完成。

数据标准化

即使完成了信息提取和结构化，数据的标准化仍然是一个挑战。例如，不同的表述方式需要统一为标准术语。这需要利用字面信息和相关知识，构建标准术语的描述性信息，以便计算非标准化临床用语与标准术语的关系。此外，对于长尾术语，算法需要不断迭代优化。术语标准化不仅涉及手术，还包括诊断、检查、药品、症状等多个方面。

其他技术手段

除了上述问题，还有一些技术手段可以帮助提高工作效率和效果：

1. 自动学习：通过无监督和半监督学习动态选择标注样本，减少标注成本。
2. 迁移学习：利用已有标注数据的模型迁移到新环境中，降低重复标注的成本。
3. 联邦学习：在保证数据安全的前提下，利用多方数据训练模型，提高模型的泛化能力。

总结

大规模临床电子病历的处理需要综合运用多种技术和方法。数据质量管理、结构化和标准化是核心问题，需要结合医学知识和机器学习技术来解决。此外，通过组织评测竞赛等方式，可以促进更多研究人员参与到这项工作中，推动医疗信息化的发展，最终实现基于真实世界数据的医学进步。

闫峻，医渡云首席人工智能科学家。他在医疗信息化领域拥有丰富的经验和技术背景，致力于通过自然语言处理技术推动医疗行业的发展。