《自然语言处理在医疗器械中的应用》
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摘 要：本文在概述自然语言处理的基础上,简述了自然语言处理NLP的工作原理：特征提取、特征加工、系统训练和验证.总结了自然语言处理在胃肠道内窥镜检查报告中的主要特点,指出了结构化的关键,进而进行了方案设计.阐述了自然语言处理在医学影像中的应用,包括患者个体信息分析、群体信息分析、医学影像流程信息分析.最后,对自然语言处理的未来发展方向进行了展望.
关键词：自然语言处理;MST;医学影像
自然语言处理（Natural Language Processing,NLP）是指研究人类如何使用自身熟悉的本族语言与计算机进行信息交流,并探索人类自身的语言能力和思维活动的本质.它是人类社会生活进步和发展的产物, 且在社会生活中不断变化,是极其复杂的符号系统.
近年来,自然语言处理在医学领域的应用已成该领域的研究热点之一.医学数据和文本的处理,是自然语言处理在医学领域最早的应用方向,如文本分类、信息提取、信息管理、人机交互问答、数据库建立等.如现在已成熟广泛应用的UMLS（The Unified Medical Language System）——一体化医学信息系统,集成了150多种常用医学术语知识库,SNOMED ——被广泛应用的临床医学术语知识库之一,还有MedLEE、MetaMap、cTES、MedEx、KnowledgeMap等.随着技术的不断发展进步,医学影像自动处理的研究已取得长足进步,通过初步的影响自动识别、处理、分类等技术,降低人工成本,提高处理效率,进而为医疗决策提供支持,已被各大医院所广泛采用.除此之外,如疾病的预测、辅助诊断和预后评估、新药开发、健康管理等领域,也已经大规模采用了自然语言处理技术.
一、自然语言处理基本内涵及工作原理
(一)自然语言处理的基本内涵
自然语言处理不仅是新一代计算机必须要研究的课题,还是人工智能极为活跃的研究领域,而对自然语言处理所做的定义可基于不同研究立场、领域及角度,由不同领域的专家和学者推定.创建一种计算机模型成为自然语言处理的任务之一,这是从计算机科学,特别是人工智能的观點得出的结论,因此,通过计算机模型就可以模拟自然语言.
但是模拟出的自然语言的正确性,目前还没有一个公认的衡量标准.就自然语言处理的发展现状来看,基于具体的设计系统功能、实用角度,对自然语言处理进行判断,判断计算机具备自然语言处理能力的方法是计算机实现了自动文摘、机器翻译及人机会话等语言信息处理功能.可以这样说,从一种表达到另一种表达的转换过程,便是自然语言处理的过程,这一过程的本质可以理解为映射,在进行映射之间的算法设计时,以机器得到相应输出为目的,从而使每个事件都有相对应的行为执行命令,这个过程构成了自然语言处理系统.
(二)自然语言处理（NLP）的工作原理
自然语言处理的规则和模型全部由NLP从自然语言数据中推导而来,同时将文本朝着结构化的编码信息进行转换,以此得以快速分析及查询,其统计方法、语法、语义及语境等语言学方法都在NLP工作过程中有所涉及.尽管多种NLP在操作、技术、具体目标等过程中表现得各不相同,但多种NLP的工作原理都是类似的,分别是：特征提取、特征加工、系统训练和验证.
1.特征提取
特征提取是NLP分割文本、识别单个概念,同时将识别出的概念连同其他医学概念的关系进行定义,从而使得输出的数据具有一定的结构式的过程.通常在特征提取时,首先要分割词汇,然后分析出语义词汇,最后遵循由大到小的尺度规则进行词汇分割,具体是将整个影像报告分割为各个段落,然后将其分为词汇、词组及句子,最后从词汇层面的角度,对词根进行判定,扩充完整缩略语,纠正拼写错误等.
当对词汇进行语义分析时,需依照从局部到整体的尺度规则,基本可分为概念、词典及知识体系,概念指的是其中划分的一些词汇每个都能具有一定的含义,比如某种疾病等,而像RadLex词典或者一体化医学语言系统（UMLS）词典,基本上由一组相关术语、衍生词、同义词或相同含义的概念等构成,这就是词典的概念特征.而知识体系则涉及本概念对其他概念所起到的限定、修饰作用等,也就是每个概念同其他概念间的相互关系.所以,在特征提取的作用下,自然语言会被分割成结构式概念,且这些概念都会被定义与其他概念之间的关系,以用来进行下面的特征加工.
2.特征加工
在特征加工过程中,首先提取结构化数据,其次判断其是否包含目标概念,再次由所提取的数据进行推动,最后确定是否可以得出临床结局.
在基于某种规则对特征进行加工时,一般以下两种方法可以生成规则,即：①从数据中借助统一或机器学习的方法自动推导、制定规则;②专家制定规则或联合制定规则,由专家判断通过机器学习所产生的规则,并加以矫正.总之,不管采取哪种方式对特征进行加工,都需要通过训练及验证所设定的规则,并使其得到进一步应用.
3.系统训练和验证
一般而言,需要通过训练及验证完成特征加工后的系统,而在这种过程中需要将足够分类的“标准答案”提供给该系统,一般情况下,要将大量的标准数据应用于训练,同时加以验证,这时在实际使用中系统便可得到稳定运行.不过需对训练及验证的成本加以考虑,而各类学习任务的训练数据在实际操作中具有一定的差异化.一般表现较好的是文献报告NLP验证的结果,不过其中特异度及敏感度在许多系统中均超过90%.通过测试不同时间点、不同应用目的及不同软件系统,从而未表现出明显的性能差异.
二、自然语言处理的医学应用
(一)自然语言处理在医学报告中的应用
如今的医疗领域受到信息化技术的影响较大,人们更多关注电子病历的开发及应用.这种新型的电子病历将结构化病历或专业表格的处理作为其研究的重要方面之一.其中结构化程度随着更多的结构化内容及更多病历覆盖的内容的出现,逐渐被细化.
比如近些年来,现代临床医学得以迅速发展的重要学科之一——胃肠道内窥镜检查学,其学科地位得到一定程度地提高,具体表现在三个方面：①胃肠道内窥镜检查从过去的辅助检查变成如今的基础临床诊断手段之一;②内窥镜这一检查手段已经成为医学信息系统研究的热门对象;③电子病历中不能缺少的一部分是消化科内窥镜检查报告.这种报告是极为重要的医学报告文书,可记录内窥镜检查诊断治疗过程,意义非凡.
电子病历在实现结构化方面走在了前面,亦取得了不小的成就,不过,其中被应用最为广泛的是结构化表单录入,这种方式在自然语言表达中,并不能体现出所有的语义信息.而制约电子病历结构化发展的关键性问题是医学术语的标准化,另外,不同医生具有不同的病历描述习惯且病案书写需语句通顺,合乎规范.其实电子病历在全领域内,还没有完整应用,它是具有一定培训基础的分类标准及体系,不过,在一些小的领域中出现了小范围的标准.比如MST（Minimal Standard Terminology）,它来自欧美地区,是一套比较成熟的检查术语标准,被广泛应用于胃肠道消化科内窥镜检查,这为消化科内窥镜检查报告的结构化提供了一个良好的平台.所以,面对结构化表单的录入无法得到大众认可,甚至在自然语言表达中,尚不能达到所有语义信息的要求的现象时,可通过自然语言处理技术使得消化科内窥镜检查报告的结构化得以实现,为了实现报告的标准化及结构化,可基于消化科内窥镜检查标准术语,通过分析纯文本进行操作.
1.胃肠道内窥镜检查报告的主要特点
从事医疗行业,每天都会通过看诊为病人诊断病症,需要书写大量的诊断报告,这就需要对医生进行上岗培训,并尽量统一书写病例的具体方式.但由于专业背景、个人经历、用词习惯等不同,内窥镜的检查报告呈现出以下局限：①用语不统一,医生自由录入产生的诊断报告的诊断意见和检查所见,使得报告呈现出个人特点而非遵从统一标准;②查找费时费力.所谓的费时费力主要体现在计算机检索查询文本数据时,容易出现统计错误及费时情况,而根据医生的书写习惯,对于多个检查项目存在于一句话中时,则需将前后关系作为依据,从而判断出检查项目所指;③共享困難.通常纯文本不仅无法共享数据,还不能更好地通过计算机进行数据识别及处理;④没有上下文限制.
2.报告结构化的关键
想要进一步规范报告结构,必须使报告中的词汇具有MST结构,具体可通过如下五个方面开展相应工作：
（1）分词：为了方便在MST中找到对应的术语,可将报告中的字串转化成词串;
（2）分词调整：切分MST标准术语,将非标准词汇转化为标准词汇;
（3）归类：为MST术语表进行类型归类,明确每一类的职责;
（4）定义关系：定义每个语义类型之间的语义关系,并表达MST中隐含的关系;
（5）文本解析：在分词、归类和关系定义基础上,定位每个词汇,使文本具有MST结构.
3.方案设计
本文基于现在结构化过程中存在的问题以及内窥镜检查报告的特点,提出以自然语言处理技术为依据的结构化方法,这种方法促成了既有的较为成熟的自然语言处理技术成果的呈现,从而得出一种自然语言处理结构模型,该模型以内窥镜检查报告的特点为依据设计而成.
（1）分词模块：分为初步处理和调整两个小模块,国内很多软件已经能够进行比较精准的原始切分,但常会囿于分词软件的局限性,使得分词结果并不完全适用于医学领域,所以做完这一步之后,我们需要进一步调整,来识别MST术语,达到非标准MST术语到标准MST术语的转化.
（2）文本解析模块：在MST知识库基础上,为分词得到的结果进行逐类型分析,并明确类型之间的语义关系,然后在符合MST标准的前提下,输出检查条目结果,找对应编码.
（3）MST知识库：借鉴了一体化医学语言系统UMLS中的关系数据库模型,其中该知识库中涵盖了MST检查条目的编码及术语的层次关系、语义类型之间的语义关系定义,MST术语所属的语义类型定义,MST术语关系库及MST术语集.
（4）专业词典：其中涉及的常见、非标准MST词汇存留在MST标准术语及内镜检查报告中,不过它们可以转化成MST标准术语的词汇以及词性.
（5）人工干预模块：而叙述性检查报告用语中的灵活性决定于汉语的灵活性,不过在词典设计中,需通过创建学习引擎,不断学习及补充处理过程中的系统,然后通过借助自然语言处理技术,使得内窥镜检查报告可以结构化,同时分析标准及内窥镜检查报告的特点,可谓工程艰巨.
(二)自然语言处理在医学影像中的应用
医学影像报告是电子健康病历（EHR）中包含大量数字信息的重要组成部分.在EHR中出现的影像报告,主要由自由文本形式构成,非机构性数据,对信息的提取和利用产生了不利的影响.另外,在人工提取报告信息的过程中,容易出现难以操作的现象,因此,医学影像报告信息中的重要工具便是自然语言处理（NLP）技术.根据不同的提取对象,NLP可用于以下实际操作中的信息分析：
1.患者个体信息分析
对个体的影像信息进行有针对性的提示,可以大大减轻医生的负担：
（1）提示危重信息：通过NLP将影像报告中所描述的、可能导致严重后果的影像征象进行检查,从而将检查结果提供给医生,使其注意对该患者的治疗方法.如今可通过NLP检查出的症状包括血栓栓塞性疾病及各类潜在恶性病变、急性肺损伤、肺炎、阑尾炎等.
（2）提示随访建议：对于临床进行后续操作的内容,可在NLP检出报告中,自动生成随访建议,提示后续检查或治疗.
（3）提示可能出现的错误：可对报告医师是否可能为误读、误判或误操作进行相应提示,使得逻辑矛盾的内容得以明确检出.
2.患者群体信息分析
提取和分析患者群体影像诊断信息,从而使得患者队列得到构建,并应用于流行病学研究、行政管理等.
（1）流行病学研究队列的构建：对大数量患者群体,通过NLP可高效分析其影像报告,从而得出群体的特征性数据.对于流行病学研究患者队列的构建,可使用传统方法,通过投入人力及时间的成本对合适病例进行筛选,此外,流行病学研究效率可借助NLP进行提高,从而为循证影像医学研究提供帮助.
（2）对社区群体的公共卫生情况进行监控：采用NLP对区域健康情况进行评估.为了对公共健康水平进行监控,并展开决策分析,可通过从图像中提取的群体NLP特征值和其他结构化电子病历数据实现.
3.醫学影像流程信息分析
改进及评价医学影像报告质量,可通过提取及分析医学影像流程信息实现,具体如下：
（1）报告质量评价和报告规范的建立：NLP可自动分析大量影像数据及反映其日常的影像科日常工作运行情况;对影像报告进行判断,从而得出是否符合相关指南或诊断规则的结论;对医学影像学的流程和质量指标进行识别.如今看来,评价报告的完整性和规范性可由NLP系统实现,同时推出报告信息能否用于对疾病的诊断、能否给出正确合理的治疗建议及是否及时进行危急情况的预警.而借助NLP结果,可引导报告规范的建立.
（2）医师个人表现评价和改进建议：针对医师完成报告而进行行为评价,这是NLP的一个作用,同时它对医师的个人质量评价进行诊断.
（3）影像检查全流程的改进：通过NLP分析各类影像的综合信息,关联全面的临床信息及报告中的检查结果和建议等,比如申请医师及患者类型（住院或门诊）、性别、申请科室、检查适应证、疾病种类、患者年龄等.经过分析及验证大规模的数据,可得到预测模型,从而得出临床决策支持系统（CDSS）,使其适用于本地情况,该系统可应用于计算机医嘱系统（CPOE）中,从而高质量、高效率及标准化管理影像检查申请、临床应用及结束的全过程.
三、结语
自然语言处理技术日新月异,其在医疗器械研究领域的进驻,不仅改变了医学工作者的工作模式,更有价值的是开启了从源头“根治”医疗原始数据的新时代,进而使早期的精确识别向如今的模糊识别发展,在此基础上,医疗数据信息在录入后的自动导出和分类展示,基于人机交互的问诊系统开发、临床评分等,都使自然语言处理技术在医学领域的地位越来越重要.随着技术的不断完善,系统经过对医学数据的深度学习之后,也必将推动NLP在医学领域中的应用方向,从现在的辅助“展示”阶段、代替处理阶段至将来的“发现”并进行“预警”阶段,这也是医疗领域发展的重大变革.
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[责任编辑：周海秋]
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