阿里健康奪冠中文電子病歷實體識別評測任務

雷鋒網AI科技評論消息，全國知識圖譜與語義計算大會（CCKS 2018）于 8 月 14 日至 17 日在天津舉行。在中文電子病歷命名實體識別評測任務中，阿里健康團隊奪得冠軍。

CCKS 是由中國中文信息學會語言與知識計算專業委員會（CIPS）定期舉辦的全國年度學術會議，致力于促進中國語言與知識計算領域的學術研究和產業發展，為從事相關領域理論和應用研究的學者、機構和企業提供廣泛交流的平臺，已經成為國內知識圖譜、語義技術、語言理解和知識計算等領域的核心會議。

這一事件在雷鋒網旗下學術頻道AI科技評論數據庫產品「AI 影響因子」中獲得相應加分。

CCKS2018 的電子病歷命名實體識別任務基于 600 份標注好的電子病歷文本，參賽者需通過識別并抽取出其中與醫學臨床相關的實體，并將它們歸類到預先定義好的類別中，包括解剖部位、獨立癥狀、癥狀描述、手術和藥物等五類實體。

阿里健康團隊以兩種序列標注算法為基礎，首次在醫療文本領域采用了 cw2vec 的方法構建詞向量矩陣，基于全部的非標注文本和標注文本集訓練詞向量，以解決新字無法識別的問題；同時改進了漢字結構和拼音的特征的一般方案。最終，團隊以嚴格指標 0.8913 的成績取得了第一名。

「醫療命名實體識別只是我們團隊工作的一小部分，也是我們面向醫院和醫生提供醫療人工智能服務的基礎。」阿里健康人工智能實驗室主任范繹表示，阿里健康團隊長期專注通過實體識別、實體鏈接、關系提取等手段從電子病歷中識別信息，并在此基礎上對信息進行融合和整合，以知識圖譜的呈現形式，為其他服務提供數據基礎。

據了解，基于電子病歷數據，阿里健康打造了大數據科研平臺、臨床輔助決策引擎等針對醫院和醫生的多款產品，為廣大醫生和用戶提供更加智能的用戶體驗，幫助其提升專業水平和工作效率。

電子病歷結構化是讓計算機理解病歷、應用病歷的基礎。基于對病歷的結構化，可以計算出癥狀、疾病、藥品、檢查檢驗等多個知識點之間的關系及其概率，構建醫療領域的知識圖譜，進一步優化醫生的工作。

雷峰網版權文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。