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【學術報告】

【壁報交流】

壁報一

Improvement and thinking of manual annotation in medical natural language processing: A case study 

研究內容：研究單中心實體的人工標注方法對中文電子病歷文本語義提取結果的影響，根據數據來源對不同醫療文本進行分類拆分，基于大數據和多中心的文本數據，對照多中心實體長文本整體人工標注方式，比較單中心實體長文本多模型人工標注的效果。

研究意義：單中心實體訓練的NLP模型能降低模型訓練時間和新需求的響應時間，提高NLP模型的整體數據質量，減少語義歧義的發生，以更好地處理和利用大量的文本數據。

壁報二

Application of SNOMED CT in the standardization of Chinese disease names 

研究內容：基于SNOMED CT的最小語義單元，利用自然語言處理技術對中文疾病診斷名稱進行智能分割。通過訓練模型語料智能映射到相應屬性值域，基于概念模型、表達式模型、關系模型，利用完整實體比較算法實現SNOMED CT概念的智能匹配。

研究意義：SNOMED CT在中文疾病診斷名稱標準化中起著至關重要的作用，能夠明顯提高準確率及應用范圍，促進醫學信息的共享和利用。

壁報三

Innovatively apply concept model of SNOMED CT to DHC drug terminology

研究內容：神州醫療藥品術語集使用SNOMED CT概念模型用于劃分藥品類別和父子層級。通過在屬性組合后構建概念表達式，進一步生成完整定義的藥品名稱。

研究意義：神州醫療藥品術語集發揮了對于改善各種電子藥品系統互操作性的潛力，可以在不同醫院之間形成數據共享和集成分析。

壁報四

A de-novo Multiple Hierarchical Ontology System for Herbal Medications in Traditional Chinese Medicine

研究內容：本研究采用SNOMED CT的層級特征用于構建中草藥編碼系統，該系統涵蓋了指導臨床實踐和生成真實證據的重要功能，并定義了主要屬性和關系。采用自然語言處理方法建立了信息提取過程，以驗證新系統在中藥信息標準化方面的性能。

研究意義：新型多層級的中草藥編碼體系為從中醫病歷和識字中提取有用信息提供了一種可行的方法，這是證據生成和中醫現代化的重要途徑。