馬帥， 王霄英

·影像信息學(xué)專題·

自然語言處理在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用

馬帥， 王霄英

隨著計算機技術(shù)快速發(fā)展，與影像診斷密切相關(guān)的軟件研發(fā)有望超過傳統(tǒng)硬件成為影像信息學(xué)發(fā)展的主流，自然語言處理(NLP)作為新興技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域表現(xiàn)出良好的應(yīng)用前景。本文概述NLP原理及其在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用，并對未來發(fā)展方向進行展望。

自然語言處理； 醫(yī)學(xué)標準術(shù)語； 文本挖掘； 結(jié)構(gòu)化

醫(yī)學(xué)影像報告是電子健康病歷(electronic health record，EHR)中包含大量數(shù)字信息的重要組成部分。但影像報告多以自由文本形式出現(xiàn)在EHR中，這種非結(jié)構(gòu)式數(shù)據(jù)不利于信息的提取和利用。由于對報告信息進行人工提取耗時且難于操作，所以自然語言處理(natural language processing，NLP)技術(shù)成為醫(yī)學(xué)影像報告信息化的重要工具[1]。NLP通過計算機智能分析自由文本，并自動完成數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)，將人類自然語言翻譯成結(jié)構(gòu)化形式[2]，從而有效地利用了報告中信息。本文概述NLP的原理及其在醫(yī)學(xué)影像中的應(yīng)用，并對未來發(fā)展方向進行了展望。

NLP工作原理

NLP從自然語言數(shù)據(jù)中推導(dǎo)出規(guī)則和模型，將文本轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的編碼信息，從而可進行快速查詢和分析。在NLP工作過程中涉及了語言學(xué)方法(如語法、語義和語境等)和統(tǒng)計方法。

雖然多種NLP的具體目標、技術(shù)、操作過程不盡相同，但主要工作原理基本相似，均可分為特征提取、特征加工、系統(tǒng)訓(xùn)練和驗證幾個步驟，現(xiàn)分述如下。

1.特征提取

特征提取是指NLP分割文本、識別單個概念，并定義識別出的概念與其它醫(yī)學(xué)概念的關(guān)系，輸出結(jié)構(gòu)式的數(shù)據(jù)。在特征提取過程中，先進行詞匯分割，再進行詞匯的語義分析。

按從大到小的尺度進行詞匯分割。先將整個影像報告分割為若干段落，再分為句子、詞組、詞匯。在詞匯層面上，判定詞根、糾正拼寫錯誤以及把縮略語擴充完整。

按從局部到整體的尺度進行詞匯的語義分析。詞匯的特征從局部到整體可分為：概念、詞典和知識體系(ontology，計算機術(shù)語為“本體”)?！案拍?concept)”指的是每個詞匯被賦予的獨特含義(如某種疾病)?！霸~典(lexicon)”指的是一組有相同含義的概念及其同意詞、衍生詞和相關(guān)術(shù)語等，如一體化醫(yī)學(xué)語言系統(tǒng)(unified medical language system，UMLS)詞典[3]或者RadLex詞典[4]。“知識體系(ontology)”指的是每個概念與其它不同概念之間的相互關(guān)系，如本概念對其它概念所起到的限定、修飾作用等，如SNOMED-CT。

通過特征提取，報告中的自然語言被分割為結(jié)構(gòu)式的概念，且每個概念都被定義了與其它概念的關(guān)系，進一步用于后續(xù)的特征加工。

2.特征加工

判斷從報告中提取出的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是否包含目標概念，進而判斷能否通過提取出的數(shù)據(jù)推導(dǎo)出某種臨床結(jié)局。進行特征加工必須依據(jù)某種規(guī)則，通常有兩種生成規(guī)則的方法：一種是專家制定規(guī)則；另一種是通過統(tǒng)計或機器學(xué)習(xí)方法從數(shù)據(jù)中自動推導(dǎo)制定規(guī)則。也可以聯(lián)合制定規(guī)則，如先由機器學(xué)習(xí)產(chǎn)生規(guī)則，再由專家對其判斷和校正。無論何種方法進行特征加工，所設(shè)定的規(guī)則均應(yīng)進行訓(xùn)練和驗證，才可進一步應(yīng)用。

3.系統(tǒng)訓(xùn)練和驗證

完成特征加工后的系統(tǒng)，要進行訓(xùn)練和驗證。在此過程中，應(yīng)提供給系統(tǒng)足夠的分類“標準答案”。通常情況下，訓(xùn)練時使用越大量的標準數(shù)據(jù)，并對其進行驗證，越可保證實際使用中系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。但考慮到訓(xùn)練和驗證的成本，在實際操作中用于各類學(xué)習(xí)任務(wù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)量可有一定差異，通常幾百例數(shù)據(jù)對于大部分任務(wù)是足夠的。

文獻報告NLP驗證的結(jié)果通常較好，在許多系統(tǒng)中其敏感度和特異度均超過90%。在不同軟件系統(tǒng)、不同應(yīng)用目的、不同時間點進行測試，其性能未表現(xiàn)出明顯差異。

4.部分NLP相關(guān)資源

近年來，不同機構(gòu)發(fā)布了多種NLP工具[1-2]，其目的、任務(wù)有所不同，可根據(jù)不同的研究目的來選用，具體見表1。

NLP臨床應(yīng)用概述

根據(jù)信息提取的對象和目的不同，NLP可用于患者個體信息分析、患者群體信息分析和醫(yī)學(xué)影像流程信息分析等。

1.患者個體影像診斷信息提取和分析，對患者個體疾病處理提供幫助

提示“危急發(fā)現(xiàn)(critical findings)”：NLP檢出影像報告中描述的、可能導(dǎo)致嚴重后果的影像征象，提醒處理該患者的醫(yī)師注意[5]。目前NLP可提示的危急情況有闌尾炎、急性肺損傷、肺炎、血栓栓塞性疾病及各類潛在惡性病變等[6]。如NLP在報告中發(fā)現(xiàn)危急情況，會提示影像醫(yī)師及時與臨床醫(yī)師交流。

提示隨訪建議：NLP檢出報告中應(yīng)提示臨床進行后續(xù)操作的內(nèi)容，自動生成隨訪建議，提示后續(xù)檢查或治療[7]。

注：ACR = American College of Radiology，美國放射學(xué)會；BI-RADS = Breast Imaging-Reporting and Data System，乳腺影像報告與數(shù)據(jù)系統(tǒng)；BROK=BI-RADS Observation Kit，乳腺影像報告與數(shù)據(jù)系統(tǒng)觀察工具；cTAKES = Apache clinical Text Analysis and Knowledge Extraction System，Apache臨床文本分析及知識提取系統(tǒng)；GATE = General Architecture for Text Engineering，文本設(shè)計的整體構(gòu)建；HOST = Extensible Human Oracle Suite of Tools，可拓展人類Oracle套件；LEXIMER = Lexicon Mediated Entropy Reduction，詞典介導(dǎo)的熵約簡；NLM=National Library of Medicine，美國國家醫(yī)學(xué)圖書館；MedLEE = Medical Language Extraction and Encoding System，醫(yī)學(xué)語言提取和編碼系統(tǒng)；MALLET = Machine Learning for Language Toolkit，機器學(xué)習(xí)語言工具包；MEDINA = Medical Information Anonymization，醫(yī)學(xué)信息匿名化；UIMA = Unstructured Information Management applications，非結(jié)構(gòu)化信息管理應(yīng)用；UMLS = Unified Medical Language System，一體化醫(yī)學(xué)語言系統(tǒng)；WEKA = Waikato Environment for Knowledge Analysis，懷卡托智能分析環(huán)境系統(tǒng)。

提示偶然發(fā)現(xiàn)[8]：利用機器學(xué)習(xí)分類器可檢出有臨床意義的偶然發(fā)現(xiàn)，避免臨床醫(yī)生忽略該發(fā)現(xiàn)而造成延遲診治[9]。

檢查報告中的邏輯錯誤：根據(jù)預(yù)先設(shè)定好的邏輯，可檢出有明確邏輯矛盾的內(nèi)容，提示報告醫(yī)師是否可能為誤讀、誤判或誤操作。

2.患者群體影像診斷信息提取和分析，構(gòu)建患者隊列，用于流行病學(xué)研究、行政管理等

流行病學(xué)研究隊列的構(gòu)建：使用NLP可高效率地分析大數(shù)量、患者群體的影像報告，得到群體的特征性數(shù)據(jù)。使用傳統(tǒng)方法構(gòu)建流行病學(xué)研究患者隊列，需耗費大量時間和人力才能篩選出合適病例，而NLP可提高流行病學(xué)研究效率，為循證影像醫(yī)學(xué)研究提供幫助[11-15]。

在醫(yī)院或社會群體水平監(jiān)控公共衛(wèi)生情況：NLP可用于評估區(qū)域健康情況[10]。利用從圖像中提取的群體NLP特征值和其它結(jié)構(gòu)化電子病歷數(shù)據(jù)來監(jiān)控公共健康水平，進行決策分析[16-17]。

3.醫(yī)學(xué)影像流程信息的提取和分析，用于醫(yī)學(xué)影像報告質(zhì)量評價和改進

報告質(zhì)量評價和報告規(guī)范的建立：NLP可識別醫(yī)學(xué)影像學(xué)的流程和質(zhì)量指標，判斷影像報告是否符合相關(guān)指南或診斷規(guī)則[18]。對大量影像報告中的海量數(shù)據(jù)進行自動內(nèi)容分析可反映影像科日常工作運行情況。目前NLP系統(tǒng)已可用于評價報告的完整性和規(guī)范性，是否給出正確的建議，是否及時進行危急情況的預(yù)警，報告信息是否用于疾病的診斷等方面[5,19-21]。利用NLP結(jié)果，對建立報告規(guī)范可起到指導(dǎo)作用。

醫(yī)師個人表現(xiàn)評價和改進建議：NLP可針對醫(yī)師完成報告的表現(xiàn)進行評價，用于診斷醫(yī)師個人的質(zhì)量評價[22-23]。在對診斷醫(yī)師表現(xiàn)進行評判的基礎(chǔ)上提出改進建議[24]。

影像檢查全流程的改進：NLP可對各類影像的綜合信息進行分析，將報告中的檢查結(jié)果和建議等信息與全面的臨床信息相互關(guān)聯(lián)，如檢查適應(yīng)證、疾病種類、患者年齡、性別、申請科室、申請醫(yī)師及患者類型(住院或門診)等[25]。這種大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析在經(jīng)過驗證后，可得到預(yù)測模型，形成適合本地情況的臨床決策支持系統(tǒng)(clinical decision support system，CDSS)，應(yīng)可應(yīng)用到計算機醫(yī)囑系統(tǒng)(computerized physician order entry，CPOE)中去[26]，對影像檢查從申請開始、到臨床應(yīng)用結(jié)束的全過程進行高質(zhì)量、高效率和標準化的管理。

行政和財務(wù)方面的應(yīng)用：NLP可將影像報告結(jié)論自動匹配到醫(yī)療編碼系統(tǒng)(比如將影像報告結(jié)論和ICD-10編碼實現(xiàn)自動匹配)，對于醫(yī)政管理、財務(wù)及決策制定等工作有幫助[27]。

NLP應(yīng)用中分析

醫(yī)學(xué)影像中使用NLP的總體目標是挖掘診斷報告中結(jié)構(gòu)化信息，并將其應(yīng)用于臨床診治過程。盡管應(yīng)用目的多種多樣，但目前大部分NLP系統(tǒng)都用于判定影像報告中是否包含了特定影像學(xué)發(fā)現(xiàn)(如某疾病表現(xiàn)或特定發(fā)現(xiàn))[28]。NLP的主要優(yōu)勢就是自動化，減少甚至免除人工審閱報告的精力并實現(xiàn)對大量數(shù)據(jù)資料的評估，因此之前難于操作的任務(wù)如今也能輕松實現(xiàn)。NLP的另一個優(yōu)勢是可對影像報告書寫過程進行監(jiān)測，直接對診斷或臨床醫(yī)師提出建議。

但NLP實際應(yīng)用中尚待解決的問題仍很多，主要有以下幾點。①NLP雖有不少臨床應(yīng)用案例，但基本上仍處于初步探索階段，關(guān)鍵性問題尚待解決。NLP中各類技術(shù)指標的確定，并非由臨床需求本身決定，而是取決于醫(yī)療機構(gòu)可獲得的技術(shù)工具，特別是NLP系統(tǒng)開發(fā)者的專業(yè)知識和業(yè)務(wù)水平?？陀^地講，NLP仍處于概念驗證階段，對實際臨床問題的解決效能、以及解決問題所帶來的實際臨床價值，尚未獲得足夠的證據(jù)支持。②NLP處理信息的規(guī)則不明晰，使得NLP不易被接受。在特征分析過程中，如使用了專家制定的規(guī)則，則較易于被理解，其結(jié)論也易于被使用者所接受。但如果使用了機器學(xué)習(xí)方法，系統(tǒng)的邏輯規(guī)則是由計算機系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)分析得到的，這個過程很復(fù)雜，不可能明確說明其內(nèi)在邏輯，此時臨床醫(yī)師常常不愿意接受自動算法的結(jié)果。③原始影像報告未達標準化，也使得NLP結(jié)果不易推廣。在傳統(tǒng)工作模式下，影像報告的書寫與醫(yī)師個人知識、工作習(xí)慣有關(guān)，也與本單位的規(guī)則、管理要求等有關(guān)，但目前多數(shù)報告尚不符合標準化要求，對NLP的應(yīng)用效果造成不利影響[29]。實際上，報告本身的標準化并不是主要困難，整個影像鏈的非標準化造成了NLP應(yīng)用更大的困難。只有遵循全影像鏈的規(guī)范化標準操作，NLP的結(jié)果才能最終得到推廣普及。

NLP未來發(fā)展方向

在影像工作過程中，亟待進一步研發(fā)和探索NLP更有價值的臨床應(yīng)用：從一系列影像報告中自動做出疾病病程的評價；挖掘臨床信息與影像信息的內(nèi)在聯(lián)系；對影像報告的綜合結(jié)果進行編碼，用于特定患者的隊列構(gòu)建，進行病歷自動審核功能等。NLP系統(tǒng)不僅可用于影像報告生成之后，還應(yīng)在報告生成過程中直接對報告提供幫助，輔助影像醫(yī)師更加高效、高質(zhì)量、規(guī)范化地書寫報告；將診斷報告中的結(jié)構(gòu)式信息與相關(guān)指南和臨床信息進行關(guān)聯(lián)，自動提供處理建議等。

在臨床工作過程中，NLP應(yīng)把其它相關(guān)醫(yī)學(xué)信息與影像信息整合，使影像工作從檢查申請開始、到臨床發(fā)布過程中都明顯受益，如：NLP在海量電子病歷信息中識別出某些臨床診斷和臨床需求，將這些信息提供給影像醫(yī)師，使得影像檢查開始之前即可明確檢查目的，使檢查全過程的效率和質(zhì)量都得到明顯提高。

總之，隨著NLP在醫(yī)學(xué)應(yīng)用中的推廣，這項技術(shù)手段將進入到醫(yī)學(xué)影像常規(guī)工作中，其價值也將會逐漸被發(fā)現(xiàn)和確認。以NLP為代表的信息學(xué)工具的使用，終將改變醫(yī)學(xué)影像工作的流程、效率和質(zhì)量，使醫(yī)學(xué)影像工作模式因此而發(fā)生明顯的轉(zhuǎn)變。

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100034 北京，北京大學(xué)第一醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像科

馬帥(1987-)，男，山東慶云人，博士研究生，主要從事影像診斷研究工作。

王霄英，E-mail：cjr.wangxiaoying@vip.163.com

R814.41； R814.42； R445.2

A

1000-0313(2016)12-1120-04

10.13609/j.cnki.1000-0313.2016.12.002

2016-10-20

2016-11-05)