Введение 3
ГЛАВА 1. ОБЗОР ПРОБЛЕМ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ИМЕНОВАННЫХ СУЩНОСТЕЙ ИЗ ПРОТОКОЛОВ
ОСМОТРА ЭЛЕКТРОННЫХ МЕДИЦИНСКИХ КАРТ 6
1.1. АНАЛИЗ СОВРЕМЕННОГО СОСТОЯНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ В ОБЛАСТИ ЗДРАВООХРАНЕНИЯ 6
1.2. МЕТОДЫ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ИМЕНОВАННЫХ СУЩНОСТЕЙ ИЗ ЭМК 7
1.2.1. Способы решения задачи извлечения
именованных сущностей 7
1.2.2. Методы извлечения именованных сущностей
и з ЭМК 10
ГЛАВА 2. МЕТОДЫ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ИМЕНОВАННЫХ СУЩНОСТЕЙ ИЗ ПРОТОКОЛОВ ОСМОТРА 13
2.1. Описание данных 13
2.2. Артериальное давление 14
2.3. По Л ПАЦИЕНТА 16
2.4. ЛЕКАРСТВА, ВЫПИСАННЫЕ ПАЦИЕНТУ 19
2.5. ИШЕМИЧЕСКАЯ БОЛЕЗНЬ СЕРДЦА 23
2.6. ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ 3 4
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 39
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 40
Приложение
В настоящее время современные медицинские информационные системы (МИС) используются в качестве основы для системы электронного документооборота в здравоохранении. МИС осуществляет автоматическую генерацию необходимых отчетных документов и обеспечивает контролируемый доступ к данным пациента и персоналу медицинского учреждения. Для научных исследований биомедицинские данные в том виде, в котором они хранятся в МИС, не представляют особой ценности, поскольку не существует адекватных инструментов для их обработки.
Предварительный анализ данных имеет особое значение для проектирования и разработки хранилища информации, в котором обеспечивается структурированность, правильность и согласованность хранимых биомедицинских данных. Цель анализа - определить неочевидные связи и закономерности, необходимые для извлечения объективной информации.
Наибольшей ценностью обладают данные, содержащиеся в электронных медицинских картах(ЭМК). Электронная медицинская карта - медицинская карта пациента медицинского учреждения в электронной форме. Основная проблема при работе с ЭМК заключается в неоднородности данных, содержащихся в них. Данные могут быть структурированными(результаты лабораторных исследований, результаты биохимического анализа крови), так и частично структурированными или неструктурированными(протокол осмотра пациента).
Поэтому разработка инструментов извлечения данных является одним из перспективных направлений для информационной поддержки биомедицинских исследований. Важную роль в этом контексте играет анализ данных ЭМК, которые вместе определяют цифровой отпечаток пациента. Основываясь на цифровом отпечатке, можно определить закономерности изменений состояния здоровья, особенно течения заболеваний, эффективности назначенного лечения и, как следствие, формирования цифрового фенотипа пациента.
Данные ЭМК также позволяют оценить качество медицинской помощи, адекватность и своевременность медицинских рекомендаций. В то же время основная задача извлечения достоверной информации из неструктурированных данных ЭМК (прежде всего, протоколов обследования пациентов) не имеет универсальных решений, так как клинические тексты на русском языке не стандартизированы. Поэтому для получения необходимых данных необходимо использовать подходы, связанные с извлечением именованных сущностей.
Извлечение именованных сущностей (Named Entity Recognition) является подзадачей извлечения информации, которая стремится найти именованную сущность, упомянутую в неструктурированном тексте, и определить ее в заранее обозначенные категории, такие как имена людей, организации, медицинские коды, даты, количественные показатели и т. д.
В данной работе рассматривается несколько подходов для определения и извлечения именованных сущностей из ЭМК.
Таким образом, целью выпускной квалификационной работы является разработка и программная реализация методов извлечения именованных сущностей из данных ЭМК.
Задачи:
• Исследование методов извлечения именованных сущностей из неструктурированных данных электронных медицинских карт.
• Разработка и программная реализация алгоритмов получения данных по артериальному давлению из текстов протоколов осмотра
• Разработка и программная реализация алгоритмов извлечения имен, фамилий и отчеств из текстов протоколов осмотра для определения пола пациента.
• Разработка и программная реализация алгоритмов получения ишемических болезней сердца из текстов протокола осмотра.
В ходе выполнения дипломной работы были исследованы методы извлечения именованных сущностей из неструктурированных данных ЭМК, разработаны и исследованы алгоритмы извлечения именованных сущностей из текстов протоколов осмотра, а именно: данные по артериальному давлению, ФИО, лекарственным препаратам, названия заболеваний группы “Ишемическая болезнь сердца”; разработанные алгоритмы реализованы в составе сервиса для врача-исследователя.
