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)的積累也越來越多。如何對這些醫(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(lǐng)域的一個重要分支，主要研究目標(biāo)是使機(jī)器能像人一樣理解自然語言。目前已經(jīng)在包括文本挖掘、語音識別、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。使用自然語言處理技術(shù)對海量的醫(yī)學(xué)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘是一種有效的方式。

2 自然語言處理簡介

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。而自然語言處理作為人工智能領(lǐng)域的一個重要研究領(lǐng)域，是計算機(jī)科學(xué)和人工智能領(lǐng)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(tǒng)計學(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言處理的主流方法。

而在應(yīng)用方面，目前自然語言處理的應(yīng)用范圍已經(jīng)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(shù)，對用戶輸入的文本進(jìn)行分析，對拼寫錯誤進(jìn)行提示，改善用戶體驗。

（2）情感分析?？梢岳米匀徽Z言處理技術(shù)對一段文本的感情色彩進(jìn)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(jìn)行判斷，得出用戶對產(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(xué)習(xí)的自然語言處理算法了。而且目前還有一些同聲傳譯系統(tǒng)也是使用的自然語言處理技術(shù)，實時的對用戶的語言進(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(shù)分析用戶的搜索內(nèi)容，從而返回最匹配的結(jié)果。

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

3 自然語言處理在醫(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)是一個巨大的醫(yī)學(xué)知識庫，如果能有效利用這些數(shù)據(jù)，不僅具有巨大的商業(yè)價值，也具有很高的社會價值。而利用自然語言處理技術(shù)對這些數(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病案數(shù)據(jù)進(jìn)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(shù)，可以實現(xiàn)自動化的病案信息抽取，節(jié)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(yī)療病歷為基礎(chǔ)，通過自然語言處理技術(shù)對海量病歷進(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、過往病史及家庭病史等個人情況，能自動進(jìn)行疾病的診斷，可供醫(yī)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(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)知識非常繁雜，在做醫(yī)療決策時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)，綜合起來才能進(jìn)行決策，所以需要醫(yī)務(wù)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(shù)，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(yī)療

個性化醫(yī)療是以患者的個性化信息為基礎(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，以實現(xiàn)最大化治療效果和最小化副作用的目的。而要實現(xiàn)個性化醫(yī)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(yī)學(xué)文本挖掘中的部分應(yīng)用，合理利用自然語言處理技術(shù)，對醫(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

醫(yī)學(xué)文本是醫(yī)療行業(yè)的重要數(shù)據(jù)，利用自然語言處理技術(shù)對這些醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行有效挖掘具有重要意義。尤其對于一些醫(yī)療條件比較落后的地區(qū)，通過構(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，會有更多的應(yīng)用方式被挖掘出來，推動醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展，也促進(jìn)技術(shù)的進(jìn)步。