摘 ?要： 電子病歷是醫(yī)療單位對(duì)門診部、住院患者臨床診療與指導(dǎo)干預(yù)的、數(shù)字化的醫(yī)療服務(wù)工作的相關(guān)記錄[1]。為了完成電子病歷的高效的信息提取工作，本文使用深度學(xué)習(xí)的相關(guān)算法對(duì)電子病歷中的文本進(jìn)行命名實(shí)體的識(shí)別工作。其算法選擇LSTM（Long-Short Term Memory，長(zhǎng)短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和MLP（Multi-Layer Perception，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），其用于構(gòu)建算法模型。該本使用BP網(wǎng)絡(luò)（Back—PropagationNetwork，后向傳播）訓(xùn)練數(shù)據(jù)模型，應(yīng)用已經(jīng)標(biāo)注的病歷數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的訓(xùn)練與測(cè)試。該本通過實(shí)驗(yàn)證明，深度學(xué)習(xí)的算法在電子病歷命名實(shí)體識(shí)別中是高效的[2]。

關(guān)鍵詞： 自然語(yǔ)言;電子病歷;命名實(shí)體識(shí)別;長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò);深度學(xué)習(xí)

中圖分類號(hào)： TP31 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A ? ?DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.08.047

本文著錄格式：趙鴻陽(yáng). 基于深度學(xué)習(xí)的電子病歷命名實(shí)體識(shí)別的研究與實(shí)現(xiàn)[J]. 軟件，2019，40（8）：208211

【Abstract】： Electronic medical record is a digital medical service record of outpatient department and inpatient clinic diagnosis and intervention in medical units[1]. To complete efficient information extraction of electronic medical records， the paper carries on text named entities recognition in electronic medical records with deep learning algorithm， including LSTM （Long-Short Term Memory） and MLP （Multi-Layer Perception） to construct algorithm model. Train data model with Back-Propagation Network （BP Network）， and carry on corresponding train and test with labeled medical records. Experiment proves deep learning algorithm is efficient in electronic medical record named entity recognition[2].

【Key words】： Natural language; Electronic medical record; Named entity recognition; Long and short-term memory network; Deep learning

0 ?引言

隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，我國(guó)的醫(yī)療系統(tǒng)發(fā)生了重大的變化，其和計(jì)算機(jī)技術(shù)融合，產(chǎn)生了許多醫(yī)療智能產(chǎn)品。電子病歷系統(tǒng)就是其中之一。隨著電子病歷系統(tǒng)的快速發(fā)展與廣泛使用，眾多醫(yī)院積累了大量的醫(yī)療的文本信息，其包含了潛在的患者信息和醫(yī)學(xué)專業(yè)的知識(shí)。通過分析疾病類型、疾病的癥狀與治療方案的潛在的聯(lián)系，對(duì)我國(guó)醫(yī)療的服務(wù)水平的提升有著重要的作用[3]。

NLP（Natural Language Processing，自然語(yǔ)言處理）是計(jì)算機(jī)科學(xué)以及人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)。該技術(shù)能夠?qū)⒎墙Y(jié)構(gòu)化的文本信息轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)清晰的數(shù)據(jù)信息。NER（Named Entity Recognition，命名實(shí)體識(shí)別）是自然語(yǔ)言信息處理的基本任務(wù)，應(yīng)用范圍廣泛。命名實(shí)體一般是一段文本信息中具有特定含義、特定意義或具體指代性強(qiáng)的實(shí)體，例如人名、組織名、地名、日期等等。NER技術(shù)就是從非結(jié)構(gòu)化的文本信息中抽出具體的實(shí)體，并且按照實(shí)際的需求信息識(shí)別出更多的實(shí)體。為了從文本中識(shí)別出醫(yī)學(xué)實(shí)體自然語(yǔ)言處理，將能夠處理醫(yī)學(xué)類別的自然語(yǔ)言稱為。電子病歷中的命名實(shí)體是一些具有具體特征的醫(yī)學(xué)類名詞或相關(guān)修飾詞語(yǔ)。運(yùn)用NLP技術(shù)抽取與總結(jié)電子病歷的信息成為了當(dāng)今十分重要的研究放心[4]。

隨著國(guó)內(nèi)外的醫(yī)學(xué)信息化不斷發(fā)展，國(guó)內(nèi)外很多研究人員對(duì)其進(jìn)行了深入的研究。國(guó)外的信息化發(fā)展起源比較早，技術(shù)比較發(fā)達(dá)。實(shí)體識(shí)別（英文類的電子病歷）已經(jīng)研究與發(fā)展了多年，其技術(shù)與產(chǎn)品也比較成熟。早起的MetaMap與cTAKES，其對(duì)新出的實(shí)體識(shí)別差，召回率低。伴隨技術(shù)的發(fā)展的深入，基于有監(jiān)督學(xué)習(xí)的醫(yī)療實(shí)體識(shí)別系統(tǒng)出現(xiàn)，其取得了良好的效果。但是，該系統(tǒng)需要大量的人工標(biāo)記的特征。其消耗時(shí)間，并且還需要引入醫(yī)學(xué)的專業(yè)知識(shí)。為了讓電子病歷識(shí)別應(yīng)用到中文文本，國(guó)內(nèi)需要研究人員進(jìn)行大量的研究。郁小玲等人提出了CRF（Conditional Random Field，基于條件隨機(jī)場(chǎng)醫(yī)療識(shí)別模型）[5]。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）和CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）等等深度學(xué)習(xí)模型已經(jīng)應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理中。Wu Y等人提出了基于深度學(xué)習(xí)的中文醫(yī)學(xué)實(shí)體識(shí)別系統(tǒng)，其利用了字分布式。其與基于CRF的技術(shù)相比，其具有更好的表現(xiàn)。本文分別使用深度學(xué)習(xí)的LSTM與MLP進(jìn)行電子病歷識(shí)別，驗(yàn)證基于深度學(xué)習(xí)的電子病歷識(shí)別的高效[6]。

1 ?MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

1.1 ?MLP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Multi-Layer Perceptron，MLP）也叫做人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，ANN）。ANN的結(jié)構(gòu)主要包括每個(gè)節(jié)點(diǎn)和每個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的鏈接。鏈接與其他的節(jié)點(diǎn)的關(guān)系分別通過權(quán)重與偏置進(jìn)行關(guān)聯(lián)。對(duì)于一些特定的問題，算法通過偏置與權(quán)重進(jìn)行特定訓(xùn)練。該算法主要有一個(gè)輸入層、一個(gè)輸出層與一個(gè)或多個(gè)隱藏層組成。

1.2 ?LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

LSTM（Long Short-Term Memory，長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)），是特殊的時(shí)間循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），其適合處理或者預(yù)測(cè)時(shí)間序列的中間間隔和延時(shí)相對(duì)比較長(zhǎng)的事件。R你能也是由輸入層、輸出層和隱藏層組成。隱藏層主要接受該本個(gè)的序列通過RNN隱藏層處理后輸出的計(jì)算結(jié)構(gòu)或者上一個(gè)序列的計(jì)算結(jié)果。其結(jié)果與新一期序列值一起作用到隱藏層，最終形成輸出結(jié)果。圖1展示了RNN的基本機(jī)構(gòu)。LSTM是對(duì)RNN進(jìn)行了改進(jìn)。通過建設(shè)特殊控制單元，其實(shí)現(xiàn)了解決RNN長(zhǎng)期依賴的問題。歷史信息被作為細(xì)胞狀態(tài)，讓它在專門的傳送途徑中傳輸。其是LSTM計(jì)算和存儲(chǔ)模塊的核心重要思想，并且不易受到外界的干擾。

2 ?電子病歷實(shí)體識(shí)別模型

最初的序列的標(biāo)注是需要手動(dòng)定義，其費(fèi)事又費(fèi)力。該文用深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征選取，基本框架如圖3。

輸入層的作用是將輸入語(yǔ)句的每個(gè)字轉(zhuǎn)化為字典對(duì)應(yīng)的引的序號(hào)。

查找表層的作用是將字的ID轉(zhuǎn)化映射為多維向量。在該層，通過一定的查找操作，將每個(gè)索引映射成為多維向量，也稱作字向量。為了取得局部更多的上下文的信息，應(yīng)該將當(dāng)前字和該字的前后的字向量拼接，將其作為下一層（網(wǎng)絡(luò)層）的輸入。

網(wǎng)絡(luò)層的作用是應(yīng)用MLP或者LSTM計(jì)算相應(yīng)的特征值 。網(wǎng)絡(luò)層，其的輸入是字向量，經(jīng)過一系列變換，輸出是每個(gè)字對(duì)相應(yīng)的標(biāo)簽的分?jǐn)?shù)。針對(duì)電子病歷命名實(shí)體識(shí)別，該層次常見采用的算法是門控制循環(huán)單元網(wǎng)格、RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)路）、MLP（多層神經(jīng)網(wǎng)路）、LSTM（長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)路）。該文采用了MLP與LSTM。

推斷層的作用是將根據(jù)維特比算法推算出最優(yōu)的合適路徑，獲取最終的標(biāo)注序列。簡(jiǎn)單點(diǎn)說，推斷層就是利用上一層（網(wǎng)絡(luò)層）獲得的分?jǐn)?shù)矩陣取得得分最高的序列過程[7]。

3 ?實(shí)驗(yàn)

3.1 ?訓(xùn)練集

最大間隔準(zhǔn)則是該算法進(jìn)行訓(xùn)練的方法。為了最小化損失函數(shù)，該文采用了文獻(xiàn)[9]提到的改進(jìn)的AdaGrad算法。利用minibatch后向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練，batch的值為30。

3.2 ?實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)、環(huán)境與評(píng)價(jià)指標(biāo)

本文數(shù)據(jù)來自某三級(jí)甲等醫(yī)院的500多份的病人記錄。對(duì)這些電子病歷進(jìn)行了命名實(shí)驗(yàn)體的標(biāo)注，將450份記錄作為實(shí)驗(yàn)的訓(xùn)練集，50份作為實(shí)驗(yàn)的測(cè)試集。該實(shí)驗(yàn)的框架選擇了Google提供的TensorFlow，開發(fā)語(yǔ)言是Python.操作系統(tǒng)是Windows7，CPU是第三代酷睿i5-3317U@1.70 GHz，內(nèi)存的大小是8 GB（三星DDR3L 1600 MHz/記憶科技DDR3 1600 MHz）。

3.3 ?實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

CRF的電子病歷識(shí)別的實(shí)驗(yàn)是利用條件隨機(jī)場(chǎng)模型進(jìn)行手動(dòng)定義特征進(jìn)行識(shí)別的實(shí)驗(yàn)。MLP+ embed和LSTM+embed的電子病歷識(shí)別實(shí)驗(yàn)是在查找表層使用skip-gram模型形成字向量[8]。

針對(duì)電子病歷的命名實(shí)體識(shí)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，通過對(duì)表1到表5的數(shù)據(jù)分析，其結(jié)論如下：

（1）深度學(xué)習(xí)的算法模型在各個(gè)指標(biāo)上與CRF相比都有提升。

（2）在深度學(xué)習(xí)的算法上，針對(duì)準(zhǔn)確率，LSTM算法優(yōu)于MLP算法，針對(duì)召回率，MLP算法優(yōu)于LSTM算法?？傮w上，LSTM算法的識(shí)別效果優(yōu)于MLP算法的識(shí)別效果。

（3）在查找層添加skip-gram模型，其進(jìn)行無監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練。LSTM+embed算法與MLP+embed算法在各個(gè)指標(biāo)都有提上。MLP+embed算法相比MLP算法的提升效果不明顯，但是LSTM+embed算法相比LSTM算法的提升效果明顯。所以提前預(yù)先訓(xùn)練字向量是可以增加電子病歷實(shí)體的識(shí)別效果。

綜述，針對(duì)電子病歷命名識(shí)別任務(wù)，MLP+embed的效果是最優(yōu)，其也是最有效、最優(yōu)秀的模型[9]。

4 ?結(jié)語(yǔ)

本文就基于深度學(xué)習(xí)的電子病歷識(shí)別的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了分析，然后介紹了MLP算法與LSTM算法，最后進(jìn)行五種不同的實(shí)驗(yàn)對(duì)比研究。實(shí)驗(yàn)證明了傳統(tǒng)的CRF算法明顯比基于深度學(xué)習(xí)的MLP、LSTM、MLP+embed和LSTM+embed的實(shí)驗(yàn)效果差。其中，LSTM+embed的實(shí)驗(yàn)效果最優(yōu)。其證明了提前預(yù)先訓(xùn)練字向量提高了識(shí)別效果?？傊疃葘W(xué)習(xí)的算法運(yùn)用到電子病歷識(shí)別中，其可以高效地提高勢(shì)必效果[10]。

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