MBA導(dǎo)師 韓普 | 潛心醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)分析（互聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)特色MBA項目的研究領(lǐng)域之一）
2022-01-07 12:47 瀏覽量: 2692
?智能總結(jié)隨著社會信息化的快速發(fā)展，人們對醫(yī)療健康信息的需求與日俱增。公開數(shù)據(jù)顯示，百度每天搜索量約60億次，其中25%與疾病健康有關(guān)?；ヂ?lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展為公眾的健康需求提供了一個平臺，但同時互聯(lián)網(wǎng)信息爆炸使得必...
隨著社會信息化的快速發(fā)展，人們對醫(yī)療健康信息的需求與日俱增。公開數(shù)據(jù)顯示，百度每天搜索量約60億次，其中25%與疾病健康有關(guān)?；ヂ?lián)網(wǎng)的蓬勃發(fā)展為公眾的健康需求提供了一個平臺，但同時互聯(lián)網(wǎng)信息爆炸使得必須借助大數(shù)據(jù)分析和人工智能等技術(shù)進行處理。與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)不同的是，醫(yī)療健康數(shù)據(jù)的多源異構(gòu)性、復(fù)雜性和海量性以及臨床和用戶的信息需求給傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析和處理帶來了巨大挑戰(zhàn)。隨著大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)的迅速發(fā)展以及相關(guān)應(yīng)用的日趨成熟，醫(yī)療健康數(shù)據(jù)分析迫切需要新的突破。醫(yī)療實體識別是醫(yī)療領(lǐng)域信息處理的基礎(chǔ)，并且已經(jīng)成為醫(yī)療健康信息抽取和知識發(fā)現(xiàn)中重要的研究方向。在針對電子病歷的醫(yī)療實體識別研究中，提出了融入外部語義特征的中文電子病歷實體識別模型，該模型首先利用word2vec將大規(guī)模的未標記文本生成具有語義特征的字符級向量，接著通過整合醫(yī)療語義資源以及實體邊界特征分析構(gòu)建了醫(yī)療實體及特征庫，將其與字符級向量相拼接以更好地挖掘序列信息，最后采用改進的Voting算法將深度學(xué)習(xí)結(jié)果與CRF結(jié)果相整合以糾正標簽偏置。針對醫(yī)學(xué)文獻術(shù)語存在專業(yè)性強、規(guī)模龐大、特征復(fù)雜和抽取難度大的問題，提出了一種高效的中文醫(yī)學(xué)文獻實體識別模型MFA-BERT-BiLSTM-CRF，該模型在傳統(tǒng)模型的基礎(chǔ)上，利用BERT訓(xùn)練獲得含有豐富語義信息的特征向量，同時引入醫(yī)學(xué)領(lǐng)域知識特征和自注意力機制以挖掘更深層次的語義特征，進一步提升了醫(yī)學(xué)實體識別效果。社會化媒體中大部分網(wǎng)民對醫(yī)療健康問題表述不僅不夠規(guī)范，而且存在大量口語化表述。如何將用戶非標準化表述映射到標準的醫(yī)學(xué)術(shù)語，已經(jīng)成為醫(yī)療健康信息處理和知識挖掘的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在中文醫(yī)療實體歸一化研究方面，首先基于在線健康社區(qū)構(gòu)建中文疾病名稱歸一化數(shù)據(jù)集；接著采用LSTM、GRU和CNN模型進行中英文對照實驗，然后利用word2vec和Glove生成外部語義特征向量，并通過CNN模型進行驗證；最后在自注意力機制基礎(chǔ)上，提出多特征融合的中文疾病名稱歸一化模型MTCF-CNN，該模型可以更好地利用全局和局部語義特征。此外，還基于多任務(wù)學(xué)習(xí)和多態(tài)語義特征提出了中文疾病名稱歸一化模型MTAD-BERT-GCNN，該模型能夠更好地利用多任務(wù)學(xué)習(xí)捕獲多態(tài)語義信息，通過共享多任務(wù)間權(quán)重參數(shù)以深度挖掘文本語義信息從而達到最優(yōu)效果。
韓普老師也承擔(dān)了MBA碩士論文的指導(dǎo)工作。小編分享韓老師在醫(yī)療健康大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的最新研究，感興趣的讀者可以閱讀。置頂留言是韓老師的電子郵箱地址。中文文章下載自中國知網(wǎng)，外文文章下載自對應(yīng)期刊網(wǎng)站，在此一并表示感謝。“考慮隱私保護的醫(yī)療數(shù)據(jù)共享意愿研究——基于演化博弈的視角”發(fā)表在《現(xiàn)代情報》（01）
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