您的位置: 主页 > 动态 > 公司动态 >

让机器“读懂”医疗 天衍实验室获CHIP2020评测两大奖项_亚博网赌信誉靠谱的

本文摘要:日前,第六届中国健康信息处理大会CHIP2020举办的中文医疗信息处理测评大赛圆满落幕。基于在医学领域长期的技术积累和创新探索,腾讯天眼实验室一举获得“中文医学文本命名实体识别”。“赛道冠军”、“中文医学文本实体关系抽取”赛道亚军。

亚博网赌信誉靠谱的

日前,第六届中国健康信息处理大会CHIP2020举办的中文医疗信息处理测评大赛圆满落幕。基于在医学领域长期的技术积累和创新探索,腾讯天眼实验室一举获得“中文医学文本命名实体识别”。“赛道冠军”、“中文医学文本实体关系抽取”赛道亚军。

信息抽取IE技术方案的突破升级针对医学领域的自然语言文档,如医学教科书、医学百科全书、临床病例、医学期刊、入院记录、实验室报告等,这些文本包含了大量的医学专业知识和医学术语,将实体识别技术与医学专业领域相结合,使用机器阅读医学文本,可以显着提高临床科研的效率和质量。rch,并且可以为下游子任务提供服务。但让机器“理解”医学数据,核心是让计算机从大量医学文本中准确提取关键信息,这涉及到命名实体识别、关系抽取等自然语言处理技术。

Named Entity Recognition,NamedEntityRecognition,NER和Relation Extraction RelationExtraction,RE是Information Extraction,IE的两个核心任务。命名实体识别旨在提取所需的实体。

以医学领域为例,需要从非结构化的医学文本中寻找医学实体,比如疾病的过程和症状;对于实体关系抽取,需要同时抽取医学实体和实体间关系信息,即实体关系三元组[头实体主语、关系谓语、尾实体宾语]。实体关系三元组表示在两者中。

在评估任务中,腾讯天眼实验室从数据和模型层面做了针对性的设计。在命名实体识别任务中,天眼实验室使用的数据集由北京大学智慧医疗项目组与其他高校和科研院所共同构建。基于医学领域对专业性和准确性的高标准,以及当前命名实体识别任务中实体频率稀疏、实体长度长的问题,天眼实验室采用特殊的指针解码方法来确定命名实体的头尾位置。

单一实体。经过解码,测试证明该方法在较长实体中的性能确实得到了显着提升。同时,天眼实验室基于自身在医学领域的经验,尝试结合医学文本训练领域大量新的自适应预训练模型,进一步提升模型的性能。

最后,在评价te。设置,结合多种不同的策略,天眼实验室将 F1 值设置为 68。5人获得第一名。

实体关系抽取评价任务的数据来自中医信息抽取数据集CMeIE,是目前最大的中医关系数据集。由于该数据中存在大量实体重叠和关系重叠,天眼实验室采用了级联指针网络的基础架构。首先使用两个二元分类器提取头部实体的头部和尾部位置,然后通过Conditional Layer Normalization对头部实体信息进行整合,然后为每个关系预测对应的尾部实体。此外,为了更好地利用医学词汇的语义信息,天眼实验室将领域词向量整合到输入层,有效提高了实体边界预测的准确率。

最后,s。gle 模型 F161.70 和融合模型 F163.87 在测试集中排名第二。

腾讯天眼实验室基于自身的NLP能力和相关科研成果,不断通过一系列与信息提取相关的竞赛测试和突破。不仅积累了丰富的场景应用经验和方法,更能更好的助力医疗行业的技术升级和科研进步。技术创新推动人工智能发展。《懂医学》 在医学领域,电子病历和生物医学文档中存在大量非结构化文本。

信息提取技术用于构造医学文本,提取其中的疾病、症状、部位等实体,并对实体进行比较。利用这些信息来判断关系,利用这些信息构建医学知识图谱,不仅有助于人工智能更好地学习专业。同时也进一步提升了诊断指导、辅助诊断、疾病预测等下游医疗任务的性能。

具体来说,在疾病诊断过程中,医生不仅要了解患者的症状,还要了解患者不同症状对应的具体属性,如时间、地点、症状变化等。天眼实验室的AI指导和疾病预测功能,就是利用上述信息抽取技术模拟医生的诊断过程,提供循证路径和一定的可解释性。

例如,在AI引导的诊断场景中,当用户输入主诉时,AI引导的小程序可以返回推荐的科室用户的主诉可能包含多个症状,不同症状的时间、地点和严重程度. ��激励措施可能对应不同的疾病。通过关系。提取技术,可以捕获不同症状的具体属性,有助于更准确的疾病预测和科室推荐。

对于下图中患者的主诉,先用ner技术提取症状、检查等实体,再用关系提取技术判断不同症状的具体属性,如症状“腹部不适”,对应部分是“上腹”,时间是“3个多月”,变化情况“吃后明显”。只有了解了症状的一系列细粒度属性,才能进一步判断可能的疾病和对应的科室。腾讯天眼实验室长期致力于在自然语言基础、语言理解、信息抽取、知识图谱构建等方面的研究与创新,并将成果应用于医学自然语言等场景的落地。在场。

,构建了大规模的医疗行业知识图谱。已支持数百家医院的辅助诊断、引导诊断、疾病辅助诊断、智能用药等产品,帮助医保、医院、疾控中心等医疗机构实现知识挖掘和管理问题的智能化。�身份转换。腾讯天眼实验室专注于人工智能算法在医疗健康领域的研究与实现。

旨在依托NLP、知识图谱、大数据、医学影像等技术体系,将算法能力输出到腾讯健康小程序、QQ浏览器、微信搜索。搜索等终端应用。

同时,腾讯天眼实验室还与钟南山院士、复旦肿瘤医院等头部医院建立了联合实验室,并与牛津大学建立了长期的科研合作伙伴关系。、佐治亚大学、天津大学、微众银行AI系。发表NIPS、KDD等多篇顶级学术论文。

通过与社会各界的深入技术攻关,腾讯天眼实验室将进一步加快科研应用落地,服务临床应用。编辑:朱燕京。


本文关键词:让,机器,“,读懂,”,医疗,天衍,实验室,亚博网赌安全,获

本文来源:亚博网赌信誉靠谱的-www.leboisbande.com