【摘要】：临床笔记，也称病案报告，实际上属于电子病历的一部分，是大量的非结构化的自由文本数据，包括：医生医嘱、入出转院小结和各种描述性质的分析报告等。这些数据最遭人诟病的是其非规范性。特别地，为了节省时间，临床笔记中存在“复制粘贴”现象；在美国，“复制粘贴”的比例已被当作临床质量评估的一个考查点。
临床笔记，也称病案报告，实际上属于电子病历的一部分，是大量的非结构化的自由文本数据，包括：医生医嘱、入出转院小结和各种描述性质的分析报告等。这些数据最遭人诟病的是其非规范性。医生书写的临床笔记中往往夹杂着多种语言的混合（如中文和英文）、特殊符号（有些是个别临床医生自创的）、缩略语等，另外一些相同或相近含义的概念会有多种表达。特别地，为了节省时间，临床笔记中存在“复制粘贴”现象；在美国，“复制粘贴”的比例已被当作临床质量评估的一个考查点。
为了在源头上规范临床笔记，语音识别技术（将医生的口头语言自动识别和翻译成文本）应运而生，转录的文本由医疗记录员进行人工修订，之后发送回临床医生由本人审查。(www.xing528.com)
目前，尽管自然语言处理（如基于领域本体的语义提取方法、使用各种主题模型分析等）对这种叙述性文本是有用的，但每次分析的数据量还不够大、人工干预程度高。因而，对这种数据亟待需要开发新的算法以满足新的需要，例如，从转录的错误中进行学习，进一步减轻医疗记录员校对的工作量；又如，根据医生病案书写习惯自动生成特定医生个性化模板，进一步减少临床医生日常文书工作的时间；再如，使用临床笔记中的相似性实现患者群体再分类或疾病演化路径预测等。
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
