基于NLP的醫(yī)療糾紛投訴件分類系統(tǒng)探討

文/于越 董曉睿

基于自然語言算法（NLP）這一智能分析工具，可實現(xiàn)投訴件的快速分類，未來還可生成匹配回復模板，提高工作效率的同時可標準化回復內容。

近年來，醫(yī)患關系成為焦點與熱點，逐年增加的投訴事件使醫(yī)患溝通辦公室壓力倍增，如何快速高效地辨識糾紛類型并給予滿意回復，成為提高醫(yī)院服務滿意度與緩解矛盾的主要途徑之一。然而，目前在這類事件處理中卻存在從事醫(yī)療糾紛解決的溝通人員總量不足、專業(yè)不夠、問題類型繁雜、回復內容有待規(guī)范等諸多問題。

人工智能領域中的自然語言處理技術（Natural Language Processing，NLP），可自動解析語義信息，現(xiàn)已廣泛應用于各行各業(yè)，同時也為醫(yī)院業(yè)務處理帶來了便利。通過模型訓練發(fā)現(xiàn)，自然語言處理算法不僅可以對投訴件進行分類、分析和搜索，還可生成匹配的標準化回復模板。

醫(yī)療投訴件分析工具的發(fā)展與挑戰(zhàn)

微軟創(chuàng)始人比爾·蓋茨曾說過，“自然語言處理是人工智能領域皇冠上的明珠”。該技術是由計算機科學、語言學、心理認知學等一系列學科構成的一門交叉學科。自然語言處理技術在醫(yī)院業(yè)務中已經得到廣泛應用，其中最重要的是針對電子病歷（Electronic Medical Record，EMR）的文本處理應用，海量病歷中蘊含了大量信息，電子病歷已成為醫(yī)學研究獲取數(shù)據(jù)的重要來源之一，自然語言處理算法不僅為研究人員節(jié)省了結構化病例的時間，還可以“讀懂”病歷數(shù)據(jù)，提高臨床科研效率的同時也能深度挖掘其隱含信息。……