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CCKS2020 中文电子病历中的医疗实体和事件数据集提取

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简介:
本数据集为CCKS2020竞赛设计,专注于从中文电子病历中抽取关键医疗实体及事件信息。旨在推动自然语言处理技术在医疗健康领域的应用与研究发展。 本任务是CCKS围绕中文电子病历语义化开展的系列评测的一部分,在前一年的相关评测基础上进行了延伸和拓展。 该任务包含两个子任务: 1)医疗命名实体识别; 2)医疗事件抽取。

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客服
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  • CCKS2020
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    本数据集为CCKS2020竞赛设计,专注于从中文电子病历中抽取关键医疗实体及事件信息。旨在推动自然语言处理技术在医疗健康领域的应用与研究发展。 本任务是CCKS围绕中文电子病历语义化开展的系列评测的一部分,在前一年的相关评测基础上进行了延伸和拓展。 该任务包含两个子任务: 1)医疗命名实体识别; 2)医疗事件抽取。
  • 基于BERT命名识别.rar
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    本研究利用BERT模型在医疗电子病历中进行命名实体识别,旨在提高医学文本信息提取的准确性和效率,为临床决策支持提供有力的数据基础。 基于BERT的医疗电子病历命名实体识别.rar
  • CCKS 2019 (RAR版)
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    本资源提供CCKS 2019中文电子病历数据集的RAR版本下载。该数据集包含大量结构化与非结构化的医学文本,旨在促进医疗信息抽取技术的研究与发展。 实验数据来源于CCKS 2019发布的中文电子病历命名实体识别评测数据集,包含1379例病历样本,每份病历包括原始文本和实体标注两个部分。 实体类型涵盖:手术、解剖部位、药物、疾病与诊断、影像检查以及实验室检验。 该数据集的结构如下: originalText: 患者于三个月前因直肠癌在我院接受全麻下的DIXON术,即直肠癌根治术,术后恢复良好,并未出现并发症。手术后病理结果显示为中低度分化的浸润溃疡型直肠腺癌,面积约为3.5*2CM且已穿透至外膜层;双端切缘及环周底部切除面均无癌症迹象。淋巴结检查显示10个肠壁一站和8个中间组的淋巴结也未发现异常。免疫组化染色结果显示ERCC1弥漫性阳性,TS部分弱阳性,SYN与CGA均为阴性。术后经评估确认没有化疗禁忌症后给予患者3周期化疗治疗方案为:D1使用奥沙利铂150MG;从D2至D6期间每日给药亚叶酸钙0.3G和替加氟1.0G,并辅以升白细胞、护肝以及止吐等支持性护理措施,减轻患者副反应。出院后的一段时间内患者一般情况良好,无恶心或腹痛等症状出现,近期体重没有明显变化。 entities: label_type: 疾病和诊断 overlap: 0 start_pos: 8
  • 对话 -
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    中文医疗对话数据集是一个包含大量中英文双语医学对话的数据集合,旨在促进医疗自然语言处理研究与应用的发展。 在当今的信息时代,数据是推动人工智能发展的关键要素之一。特别是在医疗领域,高效的处理与精准的数据分析能够显著提升医疗服务的质量和效率。“中文医疗对话数据集”正是针对这一需求设计的资源库,它为开发用于医疗场景的人工智能系统提供了宝贵的训练素材。 该数据集由Toyhom提供,并旨在促进中文环境下医学对话系统的进步。核心文件包括“sample_IM5000-6000.csv”,这是一个CSV格式的样本段落件,包含了从第5,001条到第6,000条医生与患者的对话记录。每一条记录都包含有上下文信息、患者症状描述、医生提问和诊断建议等内容。这种结构使得数据集非常适合用于训练自然语言处理(NLP)模型,特别是那些专注于理解和生成医疗对话的模型。 “LICENSE.txt”文件详细规定了该数据集的使用权限与条件。用户在利用这些资源时必须遵守相关规定以确保合法合规。通常情况下,开源数据集许可证会涵盖学术研究和非商业用途等方面,但对商业应用可能有特定限制。因此,在实际操作前,请仔细阅读并理解许可协议的内容。 “chinese medical dialogue_datasets.zip”是整个数据集的压缩包版本,其中包含更丰富的对话记录、标注信息及其他相关文件。解压后,开发者可以获取完整的资源库用于深度学习模型的设计与训练过程。 该数据集的实际应用包括但不限于: 1. **机器学习模型训练**:通过分析这些对话内容,AI系统能够掌握医疗术语和医患交流模式,并模拟出更真实、准确的医学咨询。 2. **智能问答系统的开发**:经过适当培训后,这些模型可以成为解答患者常见问题的有效工具,减轻医生的工作负担并提高服务效率。 3. **疾病预测与诊断辅助功能**:通过对对话内容进行深入分析,可能发现潜在疾病的模式,并为临床决策提供参考依据。 4. **构建医疗知识图谱**:将对话中的医学知识整合进知识库中,帮助医护人员快速查询和理解相关病情信息。 5. **患者情感分析**:通过识别并分析对话中的情绪表达来提升服务的人文关怀水平,从而改善医患关系。 “中文医疗对话数据集”是研究者与开发者不可或缺的工具之一。它为构建更加智能、人性化的医疗服务系统提供了丰富的学习资源。然而,在利用这些宝贵的数据时,我们也必须严格遵守相关的法律法规和道德准则以保护患者隐私权不受侵犯。
  • 基于临床挖掘流程方法.pdf
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    本论文探讨了基于电子病历的临床医疗大数据挖掘的流程与方法,旨在提高医疗服务效率及质量。通过分析大量患者数据,研究如何有效提取有价值的信息以支持精准医学决策。 《基于电子病历的临床医疗大数据挖掘流程与方法》一文探讨了如何利用电子病历中的数据进行有效的医学研究和数据分析。文章详细介绍了从收集、清洗到分析整个过程中所采用的技术手段,旨在提高医疗服务的质量,并为后续相关领域的研究提供参考。
  • 对话(MedDialog)-
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    MedDialog是专为中文环境设计的医疗领域对话数据集,旨在促进医学咨询、诊断支持等应用场景中的AI研究与开发。 本数据集由好大夫和圣地亚哥大学提供。 包含的文件有: - mdd_bertGPT_datasets.zip - mdd_gpt2_datasets.zip - mdd_transformer_datasets.zip - .gitattributes - chinesemedicaldialoguedataset-_datasets.zip
  • 问答合.zip
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    《中文医疗问答数据集合》包含大量由患者和医生互动产生的高质量问题与回答,涵盖多个医学领域,旨在促进医疗自然语言处理技术的研究与发展。 《中文医疗问答数据集》是专为中文医疗领域设计的一个大型资料库,旨在支持医疗信息处理、自然语言理解和机器学习研究等领域的发展,并提供丰富的素材资源。该数据集中包含了大量由患者提出的实际问题及其对应的专家解答,内容覆盖广泛医学知识范畴,从常见疾病到复杂临床诊断再到药物使用及预防保健等方面。 为了构建这个数据集,研究人员首先收集了真实的医疗咨询记录,在此基础上进行了清洗和去标识化处理以保护患者的隐私权。随后的数据整理过程可能涉及到多种技术的应用,例如数据挖掘、文本分类以及信息提取等方法。在问题与答案的标注方面,通常会根据医学主题类别(如内科、外科或儿科)进行分类,并抽取关键词以便于搜索推荐。 从机器学习的角度来看,《中文医疗问答数据集》可用于训练各种模型来支持智能医疗服务的发展。这包括但不限于开发问答系统、对话机器人或者智能助手等应用,以帮助用户获得准确的健康信息并初步分析病情状况。在这一过程中,预处理步骤(如分词和词性标注)、特征工程以及选择合适的算法类型都是至关重要的环节;对于深度学习模型而言,则可能采用RNN、LSTM或BERT序列建模技术来提升问题与答案之间语义关系的理解能力。 此外,《中文医疗问答数据集》还能够用于评估不同机器学习方法的性能表现。通过设定特定任务(如匹配问答对、分类问题类型或者生成回答)并计算准确率等指标,研究人员可以更好地理解模型的有效性,并在此基础上推动自然语言处理技术在医学领域的进步与发展。 实际应用中,《中文医疗问答数据集》能够嵌入到智能医疗服务平台当中,为用户提供个性化的健康咨询建议。同时也可以辅助医生进行决策支持工作,例如提供参考案例、提醒潜在药物相互作用等服务内容。 综上所述,《中文医疗问答数据集》在推动医学知识自动化处理和智能化应用方面具有重要的意义,并且它为研究者提供了宝贵的研究与开发基础资源,同时也为广大公众获取健康信息开辟了一种新的途径。然而,在使用这些数据时必须严格遵守相关伦理规定以确保其合理及安全的应用。
  • 关系.zip
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    本项目致力于从中文医学文献中自动抽取关键信息和实体间的关系,提高医疗研究与数据处理效率。包含模型训练、测试及应用示例。 《中文医学文本实体关系抽取——构建智能医疗知识图谱》 在现代医学研究与实践中,信息的处理和理解至关重要。随着大数据时代的到来,大量的医学文献、病历记录等文本信息亟需高效的分析和利用。这就催生了“中文医学文本实体关系抽取”这一领域,它的目标是从医学文本中提取关键的实体(如疾病、症状、药物等)及其相互关系,为构建精准的医学知识图谱提供基础。 一、医学文本实体识别 实体识别是关系抽取的第一步,它涉及对文本中具有特定意义的词汇或短语进行识别。在医学领域,实体主要包括疾病、症状、基因、药物和手术等。例如,“患者患有高血压”中的“高血压”就是一个疾病实体。通常采用自然语言处理(NLP)技术如词性标注和命名实体识别(NER)算法来实现这一目标。 二、关系抽取 关系抽取是从文本中挖掘实体间的关系,比如疾病与症状之间的因果关联或药物治疗疾病的机制等。此过程需要复杂的语义理解和推理能力,并常用的方法包括规则匹配、统计学习方法(如支持向量机和条件随机场)以及深度学习技术(例如卷积神经网络及Transformer模型)。通过关系抽取可以发现“高血压可能导致头痛”这样的医学知识。 三、知识图谱构建 提取出的实体与关系会被整合进一个结构化的数据组织——即医学知识图谱中,其中节点代表特定的实体而边则表示它们之间的关联。这种形式使得复杂的医疗信息查询和推理更为便捷高效,在此过程中还需解决诸如实体对齐、标准化的关系定义及及时更新等问题以确保知识库的准确性和时效性。 四、应用与挑战 中文医学文本中的关系抽取技术广泛应用于临床决策支持系统、药物研发项目以及疾病预测等领域。但同时面临着诸多挑战,比如医学术语多义性的处理问题,复杂关系模式的理解难题和数据隐私保护等议题。此外由于医疗文献的专业化特性及多样性特点,通用的自然语言处理方法往往需要进行大量的定制与优化才能达到理想的效果。 五、CHIP2020_Relation项目 该项目可能是为推动中文医学文本实体关系抽取研究而设立的比赛或任务之一,参与者需利用所提供的数据集训练模型并评估其性能以提高关系提取技术的有效性和实用性。 综上所述,中文医学文本中的关键信息与智能分析之间的桥梁即在于此领域的发展。随着相关技术的进步和完善,我们有望看到更加智能化且精准化的医疗知识图谱应用于临床实践当中,并为整个行业带来革命性的变革。
  • 非常问答.zip
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    本资料包包含一个庞大的中文医疗问答数据集,旨在为医疗领域的人工智能研究提供支持。它包含了丰富多样的患者咨询与医生解答,涵盖常见病症、治疗方案及健康建议等主题。该资源有助于开发智能问诊系统和在线咨询服务。 中文医疗问答数据集.zip 是一个非常实用的数据集。这个数据集能够为研究者提供丰富的资源来支持他们在医疗领域的自然语言处理项目,特别是在开发智能对话系统方面具有重要价值。由于它的实用性,这份资料对于医学专家、计算机科学家以及任何对利用人工智能改善医疗服务感兴趣的人来说都是宝贵的工具。
  • Python在CCKS2017命名识别项目
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    本项目利用Python进行CCKS2017中文电子病历的命名实体识别竞赛,通过深度学习技术提高医疗文本信息提取效率与准确性。 该项目实现了一种基于字向量的四层双向LSTM与CRF模型的网络结构,并提供了原始训练数据样本(包括一般情况、出院情况、病史情况、病史特点及诊疗经过)及其转换版本,同时包含训练脚本和预训练模型。这些资源可用于序列标注研究及相关测试比较工作。