自然語言處理於胸腔X光文本病歷報告的情感分析分類器及句子相似度計算

本研究目的在使用最新自然語言處理的Sentence-BERT模組，藉由實際的臨床X光文本報告(free-text clinical diagnosis notes)大數據訓練所得到的情感分析分類器和句子相似度計算模型，來自動化標記醫學影像(胸腔 X 光片)大數據的龐大工程，以利協助發展「醫療影像人工智能系統」。自然語言處理(Natural language processing, NLP)是現今文字檔大數據探勘和自動分類應用的熱門話題， BERT是目前最先進的NLP技術，可以使文字轉成具有幾何距離關係的詞嵌入向量參數，來做更好的自動語句語意分析。為了理解這項新技術在處理生物醫學文本的潛力，在本次研究中，我們使用BERT處理胸腔X-Ray的電子病歷文字報告，檢測其辨識是否有不正常診斷句案例的正確率。此實驗使用Mimic的20萬筆診斷報告為研究對象，並試圖和目前最好的自動X光診斷書標記軟體NegBio做比較。