以自然語言處理電子病歷開發具備深度學習功能的電腦模組

自然語言處理(Natural Language Processing, NLP) 是計算機科學、人工智慧和計算語言學的一個領域,是一種理論驅動的計算技術,能自動分析和表示人類語言。目前 NLP 這項工具主要用於文本的篩檢、語音辨識、情感分析和釋義偵測等,由於 NLP 是在計算機與人類自然語言中進行運算,因此 NLP 在人工智慧(AI)與機器學習(machine learning)領域上佔有一席之地,這使得 NLP 在學術研究、產業應用受到重視。2009年時,美國通過《經濟與臨床健康資訊科技法》,鼓勵醫療院所採用電子健康紀錄(Electronic Health Record, EHR),顯露出醫學、臨床訊息和計算機科學之間的合作需求。EHR 包含大量且豐富的人口縱向數據,並串接了前後資料,如此複雜的數據能透過 NLP 將文本解析為結構化資料,從中找出病歷資料中的關聯性,故本計畫將使用最新自然語言處理的 Sentence-BERT 模組,藉由實際的臨床 EHR 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,來自動化標記及分析各類病歷資料內容大數據的龐大工程,以利協助發展「醫療服務人工智能系統」。