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醫學行業解決方案

將自然語言表達的醫學文本轉化為可檢索、可分析、可計算的結構化數據。
醫學行業解決方案
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文檔智能抽取
病歷文本清洗
將原始文本病歷處理為以章節為單位、字段命名統一的標準病歷形式
文檔智能比對
醫學實體標注
自動識別文本中的醫學實體并分類,如癥狀、體征、疾病、操作等實體,并將不規范表達歸一到醫療標準屬于集合
實體屬性分析
實體屬性分析
抽取諸如癥狀的持續時間、陰陽性、疾病的診斷確定性等特征,更準確理解醫
信息定向抽取
信息定向抽取
根據特定的研究需求,從病歷中按預設schema抽取結構化信息表格。

應用場景

臨床科研
臨床科研
臨床病歷自動轉化為CRF形式的數據表格,支持基于海量病歷的真實世界研究。
公共衛生大數據
解決區域健康醫療大數據平臺建設中面臨的結構化、標準化問題。
醫院數據智能管理
對病案數據清洗、標準化處理,支持基于標準化數據的檢索以及數據分析應用。
智能隨訪
識別互聯網醫患問答中表達的疾病、癥狀、檢查等醫學概念,與院內數據整合形成全周期患者健康檔案。
醫學數字出版
識別醫學文獻中的重要醫學概念,成為醫學知識庫組織建設的基礎。
核心優勢
多層級抽取方案
多層級抽取方案
從粗到細、從通用到定制的一整套醫學文本數據處理方案,滿足不同顆粒度的信息抽取需求。
精細化要素提取
精細化要素提取
細粒度分析和抽取醫學實體及屬性,準確理解文本表達的醫學概念。
標準化歸一映射
標準化歸一映射
映射國際通行術語體系,便于跨系統的互操作。
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