行业背景

电子病历的推广，使得病历数据得以方便地再利用，成为教学、科研、管理决策的重要资料。结构化良好的病历数据，可支持大规模病历的自动分析，能够更加高效、精确的辅助决策。然而数据的利用存在两重困难：其一是数据分散，形态多样：院内数据分散于不同系统，结构化与非结构化数据并存，缺乏统一规范的形式；其二是自由文本，难以利用：文本信息方便表达概念以及事件等，是临床治疗过程的主要记录形式，但不利于机器的理解和进一步分析。

技术方案

基于领先的自然语言处理和知识图谱技术，提供一整套医疗大数据解决方案，可实现多层级病历结构化，全面支持临床、科研、管理等场景下的医疗数据应用。

电子病历规范化

形式标准，互操作性强，信息无损，完整度高，规范化准确率98%

电子病历语义标准化

语义归一，属性丰富，按时序排列，实体识别准确率95%

专病深度结构化

灵活配置，适应个性化需求，显著节约人工，平均单个病人数据整理时间节约30-40分钟

医疗大数据解决方案：辅助某地市人民医院挖掘数据价值

医院电子病历系统历经3个版本的更迭，百万人次的就诊记录，以零散文件存储，纯文本形式，没有进行单据、章节的切分，使得数据检索利用十分困难。云医智能与医院大数据中心合作进行数据治理，显著提高数据利用效率。以专病深度结构化为例，对胃癌、乳腺癌、肺癌等专病病历进行深度结构化抽取，准确率和召回率均达到96%以上，平均每例患者数据整理时间节约30-40分钟。