Page 9 - 嘉和资讯八十九期

新闻动态

由 RCT 模式逐步向真实世界延伸， 用自然语言处理和对上下文的深层次

涉及到的信息也愈加复杂。除院内各 语义识别，结合机器学习模型，即可

临 床 业 务 系 统（HIS、EMR、LIS、 实现对非结构化数据的后结构化处理

PACS 等）数据外，还囊括了院外患 及对全量数据的准确抽取。此外，对

者随访、基因测序以及气象情况等， 于科研过程中经常存在的同一实体表

不但在数量上急剧增长，其多源异构 达差异性问题，也可通过深度学习神

的特性也使得对数据的处理分析变得 经网络用词向量等方法，在 ICD-10/

充满挑战。这种情况下，如何从纷繁 ICD-9 等标准框架下，实现对实体同

杂芜的数据中精准定位科研思路、获 义词的归一、映射，避免在数据抽取

取所需变量，并通过高效的统计挖掘 时因语义鸿沟产生错误或遗漏。

方法得出结论、反哺临床，是亟待解 与此同时，陈联忠指出，人工智

决的问题。人工智能技术的飞速发展， 能对于科研流程的优化、质量的提升

为此提供了新的方法和契机。
以及科研成果的转化等，同样具有重

据陈联忠介绍，目前在临床研究 要的现实意义和实践价值。国内比较

中，很多人工智能技术都已得到成熟 典型的是嘉和海森一体化 & 智能化

应用。例如，在数据采集、处理环节， 科研平台，该平台以智能医学数据中

针对电子病历、检查报告等各类医疗 台为核心，通过对原始数据的标准化

文书中存在的大量自由文本信息，利 建设、自然语言处理、质控核查以及