3倍提升效率:医疗病理信息抽取与关系图谱展示系统解析

本文涉及的产品
公共DNS(含HTTPDNS解析),每月1000万次HTTP解析
NLP 自学习平台,3个模型定制额度 1个月
NLP自然语言处理_基础版,每接口每天50万次
简介: 该项目旨在通过NLP技术将医疗病理报告中的非结构化文本转化为结构化数据,实现信息的高效抽取、存储及可视化展示。利用Python、JavaScript等技术栈,结合Echarts等工具,构建病理信息的关系图谱,支持多条件检索与图表互动,提高医生及研究人员的工作效率。预期成果包括数据结构化、关系图谱可视化、快速检索及数据统计分析等功能。项目预计2-4周完成。

一、项目背景

医疗行业内的病理报告包含大量的文本数据,通常包含对不同人体部位的详细描述(如头颅、内脏等),每个部位可能涉及多个检查项目及结果。这些信息目前大多以非结构化的文本形式存在,不便于数据分析、统计和快速检索。为了提升病理信息的利用效率,客户希望能够将病理报告进行结构化处理,并通过关系图谱的形式展示,便于医生及研究人员更直观地获取关键信息。

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二、项目目标

  1. 信息抽取:使用NLP技术从病理报告中抽取出对应的人体部位信息及其描述项,例如:

    患者:性别 -男 ,年龄 - 58

    头颅:毛发分布 - 分布均匀,外形 - 无畸形

    肝脏:大小 -正常,质地 -坚实,无硬结

    鼻子:鼻腔 -通畅 ,鼻中隔 -居中

  2. 数据结构化:将从文本中抽取出的信息进行结构化存储,形成标准化的数据格式(如JSON、数据库)。

  3. 关系图谱展示:利用Echarts等可视化工具,将结构化信息以关系图谱的形式展示。不同的人体部位以节点表示,各节点之间的检查项目和描述以边进行连接,形成清晰的病理信息关系图谱。

  4. 多条件检索:支持用户根据多个条件(如检查部位、结果描述等)进行检索,快速定位到特定的病理信息。

  5. 图表互动功能:支持用户点击图谱中的节点或边,查看详细的病理描述,进行深度分析。

三、技术栈

  1. 编程语言:Python(用于NLP算法)、JavaScript(用于前端展示)、Java(查询相关业务逻辑处理)

  2. NLP框架:Python Transformers(HuggingFace)

  3. 数据库:MySQL / MongoDB

  4. 前端框架:Vue.js、Echarts

  5. 数据接口:Flask / FastAPI(用于提供数据接口)

四、技术方案

  1. NLP信息抽取

采用基于深度学习的NLP信息抽取技术,对医疗文本进行命名实体识别(NER)、关系抽取、情感分析等操作。

训练专用的医疗病理领域模型,提取特定人体部位及其相关属性信息。

可使用现有的开源NLP框架(如Spacy、BERT、RoBERTa)进行微调以适应医疗文本。

  1. 数据存储

使用关系型数据库(如MySQL)或NoSQL数据库(如MongoDB)存储抽取后的结构化数据,确保数据检索的效率和灵活性。

数据结构设计以人体部位为基础,每个部位包含多个属性字段(如检查项目、结果描述等)。

  1. 关系图谱可视化

利用Echarts库进行数据可视化,将结构化数据以图谱的形式呈现。

图谱节点表示不同的人体部位,边表示检查项目及描述信息。

关系图谱支持交互式操作,用户可以缩放、拖动、点击节点查看详细信息。

  1. 多条件检索:

设计多条件检索接口,允许用户通过选择人体部位、检查项目、结果描述等进行过滤。

检索结果以高亮的方式在关系图谱中显示,方便用户定位。

五、项目工期

从需求分析到项目上线预计在3-4周的时间,最快2-3周,中定制化开发至少2周时间。

六、预期成果

  1. 数据结构化:病理报告中的关键信息能自动抽取并以结构化的形式存储,方便后续分析和展示。

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  1. 关系图谱可视化:通过直观的图谱展示,帮助用户更轻松地理解病理信息的分布及关联。

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  1. 快速检索功能:用户能够快速根据需求查询到目标信息,提高信息获取效率。

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  1. 数据统计分析:通过结构化数据,便于生成统计报告及进一步的病理数据分析。

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