自然語(yǔ)言處理在醫(yī)學(xué)文本挖掘中的應(yīng)用

文/王勇 李帥

1 引言

隨著經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展也越來(lái)越快，醫(yī)療技術(shù)不斷進(jìn)步，醫(yī)學(xué)文本數(shù)據(jù)的積累也越來(lái)越多。如何對(duì)這些醫(yī)學(xué)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行有效的挖掘，使之造福于社會(huì)大眾是一個(gè)急需解決的問(wèn)題。

自然語(yǔ)言處理作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，主要研究目標(biāo)是使機(jī)器能像人一樣理解自然語(yǔ)言。目前已經(jīng)在包括文本挖掘、語(yǔ)音識(shí)別、信息檢索、機(jī)器翻譯等等領(lǐng)域取得突出成果，功能強(qiáng)大，應(yīng)用廣泛。使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)海量的醫(yī)學(xué)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘是一種有效的方式。

2 自然語(yǔ)言處理簡(jiǎn)介

隨著人工智能技術(shù)的興起，各行各業(yè)都積極的引入人工智能技術(shù)，各個(gè)行業(yè)都掀起了一股利用人工智能技術(shù)進(jìn)行變革的熱潮。而自然語(yǔ)言處理作為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要研究領(lǐng)域，是計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)域科研人員的一個(gè)重要研究方向。

早期的自然語(yǔ)言處理方法更多的使用基于統(tǒng)計(jì)學(xué)的模型，而自從深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像領(lǐng)域取得突出成就后，自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域也迅速引入的深度學(xué)習(xí)方法，各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被提出，利益于數(shù)據(jù)規(guī)模的日益擴(kuò)大和計(jì)算機(jī)算力的提升，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等深度學(xué)習(xí)算法正慢慢成為自然語(yǔ)言處理的主流方法。

而在應(yīng)用方面，目前自然語(yǔ)言處理的應(yīng)用范圍已經(jīng)非常廣泛。主要包括：

（1）拼寫(xiě)檢查。人們常用的off ice辦公軟件及其他各種文本編輯器軟件大都具備拼寫(xiě)檢查功能就是通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)，對(duì)用戶輸入的文本進(jìn)行分析，對(duì)拼寫(xiě)錯(cuò)誤進(jìn)行提示，改善用戶體驗(yàn)。

（2）情感分析。可以利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)一段文本的感情色彩進(jìn)行分析，這在電商平臺(tái)或一些有評(píng)論功能的論壇比較常見(jiàn)，通過(guò)對(duì)用戶評(píng)論的感情色彩進(jìn)行判斷，得出用戶對(duì)產(chǎn)品的感受，有助于后續(xù)改善產(chǎn)品。

（3）機(jī)器翻譯。目前各種機(jī)器翻譯軟件可以進(jìn)行數(shù)十種語(yǔ)言之間的互相翻譯，一是靠的海量的語(yǔ)料庫(kù)，二就是基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理算法了。而且目前還有一些同聲傳譯系統(tǒng)也是使用的自然語(yǔ)言處理技術(shù)，實(shí)時(shí)的對(duì)用戶的語(yǔ)言進(jìn)行轉(zhuǎn)譯，效果已經(jīng)非常理想了。

（4）搜索引擎。搜索引擎涉及的技術(shù)非常的多，但是自然語(yǔ)言處理絕對(duì)是其中比較重要的一部分，搜索引擎利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)分析用戶的搜索內(nèi)容，從而返回最匹配的結(jié)果。

同時(shí)，隨著自然語(yǔ)言處理算法的不斷發(fā)展，效果越來(lái)越好，自然語(yǔ)言處理的應(yīng)用將會(huì)越來(lái)越廣泛，自然語(yǔ)言處理技術(shù)將會(huì)進(jìn)入更多領(lǐng)域。

3 自然語(yǔ)言處理在醫(yī)學(xué)文本挖掘中的應(yīng)用

醫(yī)學(xué)文本種類繁多，包括問(wèn)診數(shù)據(jù)、病歷數(shù)據(jù)以及其他醫(yī)學(xué)資料數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是一個(gè)巨大的醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)，如果能有效利用這些數(shù)據(jù)，不僅具有巨大的商業(yè)價(jià)值，也具有很高的社會(huì)價(jià)值。而利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，可以有效的利用這些數(shù)據(jù)，構(gòu)建出各種應(yīng)用方式。

3.1 病案智能管理

各大醫(yī)院中存在大量的病案數(shù)據(jù)，以往都是依靠人工對(duì)病案數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，手動(dòng)提取病案中的各種有效信息，不僅費(fèi)時(shí)費(fèi)力，效果也得不到保障。而利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的病案信息抽取，節(jié)約時(shí)間及人力成本，同時(shí)也能保障效果。

3.2 智能診斷平臺(tái)

以海量的醫(yī)療病歷為基礎(chǔ)，通過(guò)自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)海量病歷進(jìn)行挖掘、學(xué)習(xí)，建立出輔助診斷模型，然后結(jié)合患者的主訴、體檢、過(guò)往病史及家庭病史等個(gè)人情況，能自動(dòng)進(jìn)行疾病的診斷，可供醫(yī)生參考使用，同時(shí)也可以自助診斷的方式開(kāi)放給患者使用，患者以自然語(yǔ)言的方式描述自己的癥狀，系統(tǒng)根據(jù)患者的描述輸出疾病診斷結(jié)果。

3.3 臨床決策支持系統(tǒng)

醫(yī)學(xué)知識(shí)非常繁雜，在做醫(yī)療決策時(shí)需要考慮的因素也非常之多，需要患者的病歷數(shù)據(jù)、體征、基因數(shù)據(jù)以及各種醫(yī)學(xué)方面的文獻(xiàn)，綜合起來(lái)才能進(jìn)行決策，所以需要醫(yī)務(wù)工作人員花費(fèi)大量的時(shí)間和精力查找資料，效率非常低。而利用自然語(yǔ)言處理等人工智能技術(shù)，可以自動(dòng)抽取、整合有用信息，供臨床決策參考使用，既能提高效率，又能降低成本。

3.4 個(gè)性化醫(yī)療

個(gè)性化醫(yī)療是以患者的個(gè)性化信息為基礎(chǔ)，整合臨床及其他各種信息，為患者量身定做出最佳的治療方案，以實(shí)現(xiàn)最大化治療效果和最小化副作用的目的。而要實(shí)現(xiàn)個(gè)性化醫(yī)療，必須要依靠人工智能算法，而自然語(yǔ)言處理在其中扮演著不可或缺的角色。

以上是自然語(yǔ)言處理在醫(yī)學(xué)文本挖掘中的部分應(yīng)用，合理利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，對(duì)醫(yī)學(xué)文本有效挖掘，使這些數(shù)據(jù)真正的為我們所用，造福廣大患者和醫(yī)務(wù)工作者。

4 結(jié)語(yǔ)

醫(yī)學(xué)文本是醫(yī)療行業(yè)的重要數(shù)據(jù)，利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)對(duì)這些醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效挖掘具有重要意義。尤其對(duì)于一些醫(yī)療條件比較落后的地區(qū)，通過(guò)構(gòu)建各種醫(yī)學(xué)應(yīng)用，可以讓醫(yī)療條件落后的地區(qū)也享受到先進(jìn)的醫(yī)療服務(wù)。

相信在未來(lái)，會(huì)有更多的應(yīng)用方式被挖掘出來(lái)，推動(dòng)醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展，也促進(jìn)技術(shù)的進(jìn)步。