方案介绍
特色优势
应用场景
方案架构
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方案介绍
病历数据脱敏
支持100多种字段敏感信息的脱敏，使用NLP技术，可以对复杂长文本内部敏感信息定向脱敏。
病历文本清洗
xml解析；将未结构化的长文本按照医学文书规范格式进行段落拆分。
深层结构化
自动识别文本中的医学实体和属性，如入院记录、出院记录中的阳性/阴性症状、体征、疾病、检查、治疗方案等实体，并可根据特定的研究需求，从病历中按预设schema抽取结构化信息。
结构化服务平台
支持自定义术语集，支持数据标注，可针对定制实体和属性进行自定义管理及训练集标注，效果更直观，操作更简便。
结构化效果
标准版医学实体与属性
特色优势
多层级抽取方案
从粗到细、从通用到定制的一整套医学文本数据处理方案，满足不同颗粒度的信息抽取需求
精细化要素提取
细粒度分析和抽取医学实体及属性，准确理解文本表达的医学概念
标准化归一映射
映射国际通行术语体系，便于跨系统的互操作
可定制抽取字段
根据特定需求预定义schema，将大段病历文档自动抽取为精细粒度的结构化信息表格
智能化技术框架
引入多种深度学习算法解决基于词表泛化的问题
多样化语料支持
电子病历、搜索query、医患对话、医疗文献，专业术语及口语化表达均可有效识别
应用场景
医疗大数据平台
临床科研
诊疗辅助系统
医院数据智能管理
医保数据分析
医疗大数据平台
解决区域健康医疗大数据平台建设中面临的结构化、标准化问题。
合作案例
方案架构
方案简介及产品构成
对原始病历文本数据通过采集、清洗、语义识别等处理，实现多层级、不同颗粒度的结构化信息抽取。
病历结构化
对原始文本病历进行清洗、脱敏、去噪等处理，形成形式统一的、章节颗粒度的结构化病历数据。
医学文本要素分析
分析和抽取医疗query、病历文本、医学文献中的医学实体及相关属性。
专病深度结构化
根据专病特点和研究需求定制schema，依据预定义的schema对文本病历实现精细颗粒度信息。
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