自然語言處理在醫學文本挖掘中的應用

文/王勇 李帥

1 引言

隨著經濟的不斷發展，醫學領域的發展也越來越快，醫療技術不斷進步，醫學文本數據的積累也越來越多。如何對這些醫學文本數據進行有效的挖掘，使之造福于社會大眾是一個急需解決的問題。

自然語言處理作為人工智能領域的一個重要分支，主要研究目標是使機器能像人一樣理解自然語言。目前已經在包括文本挖掘、語音識別、信息檢索、機器翻譯等等領域取得突出成果，功能強大，應用廣泛。使用自然語言處理技術對海量的醫學文本數據進行挖掘是一種有效的方式。

2 自然語言處理簡介

隨著人工智能技術的興起，各行各業都積極的引入人工智能技術，各個行業都掀起了一股利用人工智能技術進行變革的熱潮。而自然語言處理作為人工智能領域的一個重要研究領域，是計算機科學和人工智能領域科研人員的一個重要研究方向。

早期的自然語言處理方法更多的使用基于統計學的模型，而自從深度學習技術在圖像領域取得突出成就后，自然語言處理領域也迅速引入的深度學習方法，各種神經網絡模型被提出，利益于數據規模的日益擴大和計算機算力的提升，深度神經網絡等深度學習算法正慢慢成為自然語言處理的主流方法。

而在應用方面，目前自然語言處理的應用范圍已經非常廣泛。主要包括：

（1）拼寫檢查。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檢查功能就是通過自然語言處理技術，對用戶輸入的文本進行分析，對拼寫錯誤進行提示，改善用戶體驗。

（2）情感分析。可以利用自然語言處理技術對一段文本的感情色彩進行分析，這在電商平臺或一些有評論功能的論壇比較常見，通過對用戶評論的感情色彩進行判斷，得出用戶對產品的感受，有助于后續改善產品。

（3）機器翻譯。目前各種機器翻譯軟件可以進行數十種語言之間的互相翻譯，一是靠的海量的語料庫，二就是基于深度學習的自然語言處理算法了。而且目前還有一些同聲傳譯系統也是使用的自然語言處理技術，實時的對用戶的語言進行轉譯，效果已經非常理想了。

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

同時，隨著自然語言處理算法的不斷發展，效果越來越好，自然語言處理的應用將會越來越廣泛，自然語言處理技術將會進入更多領域。

3 自然語言處理在醫學文本挖掘中的應用

醫學文本種類繁多，包括問診數據、病歷數據以及其他醫學資料數據。這些數據是一個巨大的醫學知識庫，如果能有效利用這些數據，不僅具有巨大的商業價值，也具有很高的社會價值。而利用自然語言處理技術對這些數據進行挖掘，可以有效的利用這些數據，構建出各種應用方式。

3.1 病案智能管理

各大醫院中存在大量的病案數據，以往都是依靠人工對病案數據進行分析，手動提取病案中的各種有效信息，不僅費時費力，效果也得不到保障。而利用自然語言處理技術，可以實現自動化的病案信息抽取，節約時間及人力成本，同時也能保障效果。

3.2 智能診斷平臺

以海量的醫療病歷為基礎，通過自然語言處理技術對海量病歷進行挖掘、學習，建立出輔助診斷模型，然后結合患者的主訴、體檢、過往病史及家庭病史等個人情況，能自動進行疾病的診斷，可供醫生參考使用，同時也可以自助診斷的方式開放給患者使用，患者以自然語言的方式描述自己的癥狀，系統根據患者的描述輸出疾病診斷結果。

3.3 臨床決策支持系統

醫學知識非常繁雜，在做醫療決策時需要考慮的因素也非常之多，需要患者的病歷數據、體征、基因數據以及各種醫學方面的文獻，綜合起來才能進行決策，所以需要醫務工作人員花費大量的時間和精力查找資料，效率非常低。而利用自然語言處理等人工智能技術，可以自動抽取、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 個性化醫療

個性化醫療是以患者的個性化信息為基礎，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，以實現最大化治療效果和最小化副作用的目的。而要實現個性化醫療，必須要依靠人工智能算法，而自然語言處理在其中扮演著不可或缺的角色。

以上是自然語言處理在醫學文本挖掘中的部分應用，合理利用自然語言處理技術，對醫學文本有效挖掘，使這些數據真正的為我們所用，造福廣大患者和醫務工作者。

4 結語

醫學文本是醫療行業的重要數據，利用自然語言處理技術對這些醫學數據進行有效挖掘具有重要意義。尤其對于一些醫療條件比較落后的地區，通過構建各種醫學應用，可以讓醫療條件落后的地區也享受到先進的醫療服務。

相信在未來，會有更多的應用方式被挖掘出來，推動醫療行業的發展，也促進技術的進步。