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    基于深度學習的電子病歷醫(yī)療命名實體識別

    2020-09-28 07:05:41阿依圖爾蓀·喀迪爾
    電腦知識與技術(shù) 2020年16期
    關(guān)鍵詞:電子病歷深度學習

    阿依圖爾蓀·喀迪爾

    摘要:電子病歷不僅對門診、住院患者治療具有指導與干預作用,更能以數(shù)字化形式呈現(xiàn)當前醫(yī)療服務內(nèi)容與記錄,為患者提供更為高效的醫(yī)療服務。為進一步強化深度學習能力,提取有效醫(yī)療信息?;诖?,結(jié)合深度學習計算方式,對電子病歷醫(yī)療命名實體的識別工作進行分析,借助BP網(wǎng)絡構(gòu)建基本數(shù)據(jù)模型,希望借助已標注病歷數(shù)據(jù)進行再次訓練與測試,強化電子病歷命名實體識別工作開展,為現(xiàn)代醫(yī)療服務提供精準服務。

    關(guān)鍵詞:深度學習;電子病歷;命名實體識別

    中圖分類號:TP393? ? ? 文獻標識碼:A

    文章編號:1009-3044(2020)16-0195-03

    隨著科技水準不斷攀升,醫(yī)療行業(yè)獲得全新發(fā)展契機,在醫(yī)療行業(yè)中,傳統(tǒng)病歷模式逐漸被優(yōu)化為電子病歷。電子病歷集合計算機技術(shù)、智能產(chǎn)品,含有大量患者信息與專業(yè)醫(yī)療知識。對疾病治療與疾病分析具有重要關(guān)聯(lián),對國內(nèi)醫(yī)療水準提升具有積極作用。對命名實體識別進行分析,國外命名實體識別出現(xiàn)較早、相對成熟,具有良好監(jiān)督與學習效果。對國內(nèi)命名實體識別進行分析,國內(nèi)起步相對較晚。但是,在科技迅速發(fā)展過程中,命名實體識別取得較好成果。為進一步提升命名實體識別能力,充分發(fā)揮電子病歷價值,本文結(jié)合深度學習中的LSTM與MLP對電子病歷進行基本識別,希望能夠進一步提升深度學習電子病歷識別有效性,為現(xiàn)代醫(yī)療服務發(fā)展做出重要貢獻。

    1電子病歷醫(yī)療命名實體識別以及深度學習基本概述

    1.1命名實體識別基本概述

    對命名實體識別進行分析,命名實體識別具有信息提取、機器翻譯、句法分析作用,是現(xiàn)代應用領域重要部分。將其與電子病歷相結(jié)合,不僅能容納大量的人名、時間、地點與日期、百分比等,更能明確實體類別,解決醫(yī)院傳統(tǒng)病歷應用存在的問題。相對于英語的識別方式,在國內(nèi)醫(yī)療電子病歷識別過程中,漢語識別難度更大。因此,應結(jié)合深度學習計算方式,構(gòu)建專屬國內(nèi)電子病歷實體識別方式,應用不同模型,提升電子病歷醫(yī)療命名實體識別能力,進一步推動現(xiàn)代醫(yī)療服務工作開展。

    1.2深度學習基本概述

    對深度學習進行分析,深度學習為一種機器學習方式,此種學習方式,在實際應用過程中,主要通過神經(jīng)網(wǎng)絡加以實現(xiàn),對“深度”一詞的解釋,可以將“深度”理解為不同的神經(jīng)網(wǎng)絡分層,傳統(tǒng)的機器學習深度網(wǎng)絡多為2-3層,而深度學習網(wǎng)絡輻射廣,甚至可以達到成百上千層。深度學習方式,相對于單一的計算方式,此種計算方式更為準確、迅速,能夠在極短時間內(nèi)處理大量數(shù)據(jù)信息,并得到精準數(shù)據(jù)結(jié)果。究其原因,主要源于深度學習集合大數(shù)據(jù)、強大的計算資源以及訓練模式。而CNN[1]作為深度學習中的基本圖像處理方式,也是較為常見的神經(jīng)網(wǎng)絡,此種神經(jīng)網(wǎng)絡具有較強的提取與分層能力,能夠進行重復提取,從而針對想要解決的問題,進行多次實驗。只要具有充分訓練時間,就能夠解決復雜問題,將邏輯不清晰、關(guān)系不明確問題進行分化,最終得到精準數(shù)據(jù)結(jié)果,為結(jié)論研究提供強有力數(shù)據(jù)支持。

    2命名實體識別所應用的MLP、LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡計算方式

    2.1 MLP神經(jīng)網(wǎng)絡計算方式

    MLP[2]為多層神經(jīng)網(wǎng)絡簡稱,亦被稱之為人工神經(jīng)網(wǎng)絡。MLP神經(jīng)網(wǎng)絡包含多個節(jié)點,其中,以ANN結(jié)構(gòu)為例,每個節(jié)點之間相互銜接。在不同階段的銜接部分,這些節(jié)點根據(jù)不同關(guān)系與全新,對偏置處加以關(guān)聯(lián),從而解決一些特定問題。在此種應用過程中,應給予偏置開展特定訓練,并借助多個輸入與輸出層,構(gòu)建完善神經(jīng)網(wǎng)絡,從而對神經(jīng)網(wǎng)絡內(nèi)部多層信息以及隱藏內(nèi)容加以識別。

    2.2 LMTS神經(jīng)網(wǎng)絡計算方式

    對LMTS進行分析,此種方式,更是適合處理間隔時間較長的問題。在短期記憶網(wǎng)絡中,R為輸入層、輸出層以及隱藏層。其中,隱藏層主要借助RNN隱藏處理方式,對不同結(jié)構(gòu)進行計算,并將得到的結(jié)果與新的數(shù)值一起作用于隱藏層,從而形成最終的輸出結(jié)構(gòu)。在此項計算方式中,既能展現(xiàn)基本的RNN結(jié)構(gòu),又能對RNN結(jié)構(gòu)進行改進。LSTM優(yōu)化RNN結(jié)構(gòu),解決RNN依賴的問題,將歷史信息作為不同介質(zhì)進行傳遞,確保數(shù)據(jù)傳遞過程不受任何因素影響,這也是LSTM計算重要內(nèi)容。

    3電子病歷醫(yī)療實體是被模型構(gòu)建

    對最初序列標注進行分析,最初的序列需要動手進行標注,不僅需要投入大量人力資源、投入較高成本,整體標注效率較低。因此,在不斷發(fā)展過程中,電子病歷中的標注工作逐漸引入神經(jīng)網(wǎng)絡,對不同的特征進行選取,并將其作為輸入框架,構(gòu)建基本識別模型。其中,輸入層最主要作用,就是將不同患者名稱、疾病名稱以及治療記錄輸入其中,與此同時,在輸入完成后,將每個輸入轉(zhuǎn)換為所對應的序號。而查找層可以通過ID轉(zhuǎn)換多為向量,在這一層進行查找工作,將每個索引作為多維向量。為了獲得更多上下關(guān)聯(lián)信息,應在字前以及字后,對不同向量進行拼接,從而為網(wǎng)絡層輸入工作奠定良好基礎。對命名實體識別網(wǎng)絡層加以分析,在命名實體識別網(wǎng)絡層中,主要應用LSTM與MLPS[3]神經(jīng)網(wǎng)絡計算特征,輸入相關(guān)向量,并在不斷轉(zhuǎn)換過程中,對每一個輸出的內(nèi)容進行標準與分類,從而實現(xiàn)電子病歷命名實體識別工作,在不同的計算方式與控制網(wǎng)格中,能夠根據(jù)維特比計算方式,得到最佳識別方式,獲得最終明確標注序列,并借助網(wǎng)絡層所提供的數(shù)據(jù)內(nèi)容,獲得更為精準序列過程,獲得精準識別方式。

    4基于深度學習的命名實體識別實驗

    4.1訓練集

    在命名實體識別中,所采取的方式主要為隔準訓練方法,為了進一步降低最小化帶來的函數(shù)損失,因此,在命名實體識別實驗中,應當結(jié)合最新計算方式,結(jié)合優(yōu)化AdaGrad[4]算法,充分運用minibathc傳播方式,對傳播算法進行深入研究,獲得最終的bathc數(shù)值。

    4.2實驗評價指標

    要想更好地發(fā)揮命名實體識別效果,在實際工作中,應當以醫(yī)院內(nèi)部病歷為主,對這些電子病歷進行實名標注,將其中的150分電子病歷作為訓練集,將50分作為測試級,并在實際的測試過程中,選擇適合本次測試框架結(jié)構(gòu),本文選擇谷歌提供的TensorFlow為主,選擇Python此類開發(fā)軟件,并選用Windows系統(tǒng)。在此次實驗中,以三個指標為衡量標準,分別為準確率、召回率以及F1數(shù)值,作為重要的衡量實體識別標志指標,實驗公式如下所示:

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