通讯作者: 张亚男, 18964647796@163.com

DOI：10.12201/bmr.202406.00007

Exploration and Practice of Constructing Structured Specialized Disease Database based on NLP for Medical Records

• 摘要：目的/意义 为解决诊疗过程中产生的非结构化电子病历颗粒度粗、互用性差等问题，本文提供了一种基于NLP技术进行电子病历后结构化来构建银屑病专病数据库的建设思路，实现病历数据精细化和易用性。方法/过程 采用模板化输入、自然语言处理（natural language processing，NLP）等技术，将非结构化电子病历转化为结构化电子病历。结果/结论 基于NLP技术的银屑病专病数据库的创新实践，为构建规范化、标准化专病数据库探索出了可行性方案。依托单体专病数据库构建的多中心科研专病平台，进一步实现了专病数据库的规模化发展，为临床科研人员提供统一、完整、高效的数据源，从而提升了临床科研工作效率，推动临床科研工作高质量发展。

  关键词： NLP；模板化输入；自然语言处理；结构化电子病历；专病数据库; ; ; ; 

   

  Abstract: Objective/Meaning To slove the problems of coarse granularity and poor interoperability of unstructured electronic medical record generated during the diagnosis and treatment of psoriasis, this article provides a construction approach based on artificial intelligence technology to generate structured electronic medical records. A psoriasis specific disease database system is constructed to achieve the goal of precise and use medical record data. Process/Methods Transform unstructured electronic medical records into structured electronic medical records using artificial intelligence technologies such as templated input and natural language processing. Results/Conclusion The innovative practice of psoriasis specific disease database based on NLP has explored feasible solutions for constructing a standardized and standardized specific disease database. The multi center research and disease platform built on a single disease database has further achieved the scale development of disease databases, providing clinical researchers with unified, complete, and efficient data sources, improving the efficiency of clinical research work, and promoting high-quality development of clinical research work.

  Key words: NLP; templated input; natural language processing; structured electronic medical records; specific disease database

  提交时间：2024-06-07

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