基于BERT多层网络的医疗实体抽取模型研究

电子病历是由医生根据病人描述和检查结果进行推断总结出来的,是以非结构化文本形式进行存储和管理,是医疗信息化的核心数据资产,其基本信息单元是医疗实体.传统的实体识别方法是基于规则、词典机器学习的方法,这些在性能、效率和准确度上难以满足医疗信息化的发展需求.本文提出基于B E RT的多层网络模型,简称为BBC,并将其应用于克拉玛依市中心医院电子病历信息抽取中,提取腹部超声检查结果中的症状实体.实验结果表明,本文提出的模型显著优于现有的方法,实体预测的F1值提升了2.3％.